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Transformer大模型实战：了解BART模型
作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming
关键词：BART模型，预训练，多任务学习，自然语言处理
1. 背景介绍
1.1 问题的由来
随着自然语言处理（NLP）任务变得日益复杂，对模型的多任务学习能力提出了更高的要求。BART（Bidirectional Attention Flow for Representations）模型应运而生，旨在通过多任务学习来提升模型在多种下游任务上的表现，特别是在语言理解与生成任务中。BART模型融合了生成式预训练和多任务学习的思想，有效地提升了模型的通用性。
1.2 研究现状
在深度学习的推动下，预训练模型如BERT、GPT系列逐渐成为NLP领域的基石。然而，单一任务的预训练往往难以覆盖所有NLP任务。BART模型通过引入多任务学习框架，尝试在预训练阶段同时学习多个任务，从而提升模型在多种任务上的表现。这一创新使得BART在多项NLP任务上取得了令人瞩目的性能提升。
1.3 研究意义
BART模型的意义在于探索如何通过多任务学
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