Eugene Yan 概述了从 RNN 到 Transformer 的自然语言处理 (NLP) 演变

Eugene Yan 的调查按时间顺序概述了监督学习的自然语言处理 (NLP) 的演变过程。该调查详细介绍了从 RNN、LSTM 和 GRU 等早期序列模型到 Word2vec、GloVe 和 FastText 等词嵌入的进展。它进一步探讨了 ELMo 等上下文嵌入、关键的 Transformer 架构以及以 ULMFiT 和 GPT 为例的预训练技术。该调查最后讨论了结合这些进步的模型，包括 BERT 及其变体，以及 T5 的文本到文本框架。 AI

影响 提供了对 NLP 模型演变的基础理解，对研究人员和从业人员至关重要。

排序理由 该项目是一篇调查论文，详细介绍了 NLP 模型的历史发展。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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• Albert
• Andrej Karpathy
• Bert
• Big Bird
• Chris Olah
• DistilBERT
• Elmo
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• gated recurrent unit
• generative pre-trained transformer
• glove
• long short-term memory
• natural language processing
• recurrent neural network
• Roberta
• T5 Text To Text Transfer Transformer
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