第40章 自然语言处理中Transformer架构的改进与应用拓展（2 / 2）

结合卷积操作的局部感知能力和Transformer的全局建模能力，提高模型性能。二）预训练策略创新

4.采用更大规模的数据集

例如使用互联网上的海量文本数据进行无监督学习。

5.设计更有效的预训练任务

如掩码语言模型（MaskedLanguageModel）的改进、对比学习等。

（三）优化训练方法

1.采用自适应学习率

根据模型的训练情况动态调整学习率，加速收敛。

2.混合精度训练

结合半精度和单精度计算，减少内存占用并提高训练效率。

四、Transformer架构的应用拓展

（一）机器翻译

Transformer架构在机器翻译任务中表现出色，通过改进可以进一步提高翻译质量，特别是在处理长文本和多语言翻译方面。

（二）文本摘要

能够从长篇文本中提取关键信息，生成简洁准确的摘要。

（三）问答系统

理解用户的问题并提供准确的答案，改进后的Transformer架构可以更好地处理复杂的问题和多样化的知识领