通义千问基于什么模型？

引言

通义千问是百度于2020年推出的、基于大规模预训练模型的搜索服务，它能够实现对海量文本数据的深度理解和智能问答。本文将深入探讨通义千问所基于的模型，及其背后的原理与技术。

BERT预训练模型

通义千问的核心基础是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型。BERT是一种变压器语言模型，由Google AI于2018年提出。它使用无监督学习，在海量文本语料库上进行预训练，学习文本的语义和语法结构。

BERT模型通过两阶段预训练流程：

1. 遮蔽语言模型（MLM）：随机掩盖文本中的部分单词，并训练模型预测这些被掩盖的单词。
2. 下一句预测（NSP）：判断两段给定文本是否是连续的，并训练模型预测下一句是否来自同一篇文档。

预训练数据与微调

通义千问所使用的BERT模型在中文语料库上进行预训练，使其能够很好地理解中文文本。预训练数据包括：

• 百度百科
• 新闻语料
• 小说和散文

预训练完成后，BERT模型被微调，用于特定的问答任务。微调涉及调整模型的参数，以优化模型在问题理解和答案提取方面的性能。

模型架构

通义千问模型的架构基于多层变压器编码器。变压器是一种神经网络架构，它使用注意力机制处理序列数据。通义千问模型通常使用12层或24层的变压器编码器。

每个变压器层包含两个子层：

1. 自注意力子层：计算每个单词与文本中其他单词之间的注意力权重，从而捕获文本的语义关系。
2. 前馈神经网络子层：处理每个单词的表示，并更新其语义信息。

知识库整合

除了BERT模型，通义千问还整合了外部知识库，以增强其知识图谱并改善问答性能。知识库包括：

• 百度百科
• 汉语大词典
• 专业领域术语库

模型在预训练和微调过程中，会与外部知识库交互，以获取有关世界知识和事实的信息。

问答生成

在接收到用户查询后，通义千问模型执行以下步骤来生成答案：

1. 问题理解：BERT模型对查询进行编码，提取关键信息和意图。
2. 知识匹配：模型搜索知识库，查找与查询相关的知识点和实体。
3. 答案提取：模型从预训练文本数据或外部知识库中提取可能包含答案的文本段落。
4. 答案合并：模型合并来自不同来源的答案，并生成最终的答案。

优点与局限性

优点：

• 深入理解文本语义
• 能够处理复杂问题
• 提供准确且全面的答案
• 持续学习和改进

局限性：

• 对实时信息更新的响应较慢
• 对于某些类型的查询（例如本地搜索或图片搜索）可能不太有效
• 模型的准确性受预训练数据和微调任务的影响

相关问答

1. 通义千问使用的预训练模型是什么？

   • BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

2. 通义千问在哪些语料库上进行预训练？

   • 百度百科、新闻语料、小说和散文

3. 通义千问模型中使用了几层变压器编码器？

   • 通常使用12层或24层变压器编码器

4. 通义千问如何整合外部知识库？

   • 通过与百度百科、汉语大词典和专业领域术语库进行交互

5. 通义千问的优点是什么？

   • 深入理解文本语义、处理复杂问题的能力、提供准确且全面的答案、持续学习和改进