详细介绍
XLNet 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，由 Google 和 CMU 的研究团队在 2019 年提出。XLNet 通过引入排列语言模型（Permutation Language Model, PLM）和双流自注意力机制（Two-Stream Self-Attention），克服了传统自回归模型（如 GPT）和自编码模型（如 BERT）的局限性。XLNet 在多个自然语言处理任务上取得了当时的最优性能。
主要功能
- 排列语言模型（PLM）：XLNet 通过排列输入序列的顺序，使得模型能够从所有可能的排列中学习上下文信息，从而更好地捕捉双向上下文依赖关系。
- 双流自注意力机制：XLNet 使用双流自注意力机制来同时处理位置信息和内容信息，从而在生成任务中更好地预测下一个词。
- 预训练与微调：XLNet 通过大规模无监督预训练学习语言表示，然后在特定任务上进行微调，适用于多种自然语言处理任务，如文本分类、问答系统、机器翻译等。
- 跨领域应用：XLNet 在多个自然语言处理任务上表现出色，包括 GLUE、SQuAD、RACE 等基准数据集上的表现。