清华唐杰团队研发 NLP 预训练模型有哪些实际意义？
一、推动NLP技术在各行各业的广泛应用和落地
这是最直接、最核心的意义。预训练模型就像是一套强大的“通识教育”基础知识，为各种具体的NLP任务提供了坚实的地基。
降低应用门槛： 过去，训练一个高质量的NLP模型需要大量的标注数据、昂贵的计算资源和专业的NLP知识。而预训练模型通过海量的无标注文本进行预训练，学习到了丰富的语言知识和语义理解能力。这意味着开发者和企业在面对具体任务（如文本分类、情感分析、命名实体识别、问答系统、机器翻译等）时，只需要在预训练模型的基础上进行少量数据的微调（finetuning），就能达到非常好的效果。这极大地降低了NLP技术的应用门槛，使得更多非专业人士和中小企业也能利用NLP技术解决实际问题。
提升应用效果： 预训练模型通过学习大量通用语言模式，能够更好地理解上下文、捕捉词语之间的细微差别，并具备一定的推理能力。这使得基于预训练模型的应用在准确性、鲁棒性和泛化能力上远超传统的模型。例如：
智能客服： 更准确地理解用户意图，提供更贴心的回复，提升用户满意度。
内容创作辅助： 帮助写作者生成文章、诗歌、剧本等，提高创作效率和质量。
信息检索与知识图谱构建： 更精准地抽取信息，建立更完善的知识库，方便用户查询。
代码生成与辅助编程： 帮助程序员编写代码，提高开发效率，降低出错率。
教育领域： 自动批改作文、生成练习题、提供个性化学习建议等。
加速创新和研发周期： 预训练模型提供了一个强大的起点，使得研究人员和开发者可以将更多的精力放在创新性的任务设计和模型改进上，而不是从零开始构建模型。这加速了NLP领域的研究进展和新应用的出现。
二、深化对语言本质和人类认知规律的理解
预训练模型的研发过程本身也是对人类语言和认知过程的一种探索。
揭示语言的统计规律和语义结构： 模型通过学习海量文本的统计规律，隐式地学习到了词语的共现关系、语义相似性、语法结构等。这些学习到的表示（embeddings）能够捕捉到词语和句子背后蕴含的意义，为我们理解语言的运作机制提供了新的视角。
模拟人类语言理解过程： 虽然模型并非真正意义上“理解”语言，但它们在一定程度上模拟了人类从上下文推断词义、理解长距离依赖关系等认知过程。研究这些模型的内部机制有助于我们反思人类是如何学习和处理语言的。
探索知识的表示和传递： 预训练模型在学习过程中，将海量的世界知识和常识融入到模型的参数中。研究这些知识是如何被编码和激活的，对于如何构建更具知识性的AI系统具有重要意义。
三、引领NLP技术发展方向，贡献学术界和工业界
唐杰团队在预训练模型领域的突出贡献，也为整个NLP界树立了典范，并直接推动了行业发展。
首创性与影响力： 唐杰团队在预训练模型领域做出了许多开创性的工作，例如在早期就提出了面向知识图谱的预训练模型（如KEPLER），以及后续在面向大模型和特定任务的预训练模型上也有重要创新。这些研究成果常常在顶级会议和期刊上发表，并被广泛引用，对后续的研究产生了深远影响。
开源与社区建设： 很多优秀的预训练模型会进行开源，供全球研究者和开发者使用。这极大地促进了NLP技术的普及和发展，构建了活跃的学术和技术社区。
人才培养与知识传播： 唐杰教授团队培养了大量优秀的NLP人才，他们中的许多人继续在学术界或工业界做出贡献，并将所学知识和研究成果传播出去。
四、提升中国在AI领域的国际竞争力
技术自主创新： 在全球AI竞争日益激烈的背景下，自主研发和掌握核心技术至关重要。唐杰团队在NLP预训练模型领域的突破，是中国在AI领域实现技术自主创新的重要体现。
人才优势和成果转化： 中国拥有庞大的人才储备和广阔的应用场景，结合唐杰团队在学术前沿的探索，能够有效推动技术成果在中国的落地和发展，提升中国在AI领域的国际影响力和竞争力。
更详细的举例说明：
想象一下，你想构建一个能够自动回复客户关于“冰箱不制冷”问题的客服系统。
传统方法： 你需要收集大量的“冰箱不制冷”问题的对话数据，并人工标注这些对话属于“故障排查”、“原因分析”、“解决方案提供”等类别，然后训练一个分类模型。这非常耗时耗力，而且只能处理特定类型的问题。
预训练模型（如BERT、GPT系列等）：
1. 获取预训练模型： 你可以下载一个已经由唐杰团队或类似团队在海量互联网文本上训练好的预训练模型。这个模型已经学会了“冰箱”、“不制冷”、“温度”、“压缩机”等词语的含义，以及它们之间的关联。
2. 微调（Finetuning）： 你只需要收集少量（例如几百条）“冰箱不制冷”问题的真实对话数据，并标注出用户意图和对应的回复。然后，将这些数据喂给预训练模型，让它在原有的基础上进行微调。模型会学习到如何根据用户的问题找到最相关的知识点，并生成恰当的回复。
3. 效果提升： 即使你的标注数据不多，模型也能因为预训练阶段学到的通用语言知识而表现出色。它可以理解不同表述的“冰箱不制冷”（如“我的冰箱温度下不去”、“冰箱里的食物都坏了”），并给出相关的维修建议，甚至可以根据历史记录推断可能的原因。
总结来说，清华唐杰团队研发的NLP预训练模型，其实际意义在于：
赋能各行各业： 将先进的NLP技术普惠化，让更多人能轻松地利用AI解决实际问题。
提升智能化水平： 使各种智能应用（如智能助手、推荐系统、内容审查等）更加聪明、高效和用户友好。
深化科学认知： 为理解语言、知识和智能提供新的工具和视角。
引领技术发展： 在NLP领域不断探索前沿，推动技术创新和突破。
增强国家竞争力： 为中国在AI领域的国际竞争奠定技术基础。
可以说，唐杰团队的贡献，是推动NLP从学术研究走向大规模实际应用的关键力量之一。
网友意见
我们最近也尝试做了些预训练的工作，发现预训练并没有想象中容易。以前看RoBERTa、T5、ALBERT的论文不觉得有什么实质的改进，论文读起来也是一扫而过。但在我们做预训练之后才发现这几篇论文的信息量很大，值得反复品味。在Switch Transformer出来之前，我们也想尝试用动态路由去做稀疏化的基础架构，但是发现对工程实现能力要求很高，简单尝试下后放弃了。
我们的科研环境太强调创新性反而忽略了基础工具、框架、模型建设的重要性。如果有个人写个项目申请说要复现下matlab，肯定会被拍死，因为没有创新性。对于清华的学生来说，发一篇AI领域的顶会论文容易，但是想做这些基础性的工作并不那么容易。我们看过他们的开源代码，工程能力极强。另外，智源的这些大模型还是有不少创新在里面的。
总之，我觉得目前在中文（甚至是英文）领域继续做预训练模型还是有很大的意义，一方面是很重要，另一方面是有需求才会带动更多这方面的人才，而这些人才是我们目前非常欠缺的。此外，大模型还有可能会推动更底层的基础设施的发展，比如国产深度学习框架、国产GPU。但是不建议做了预训练之后还去卷GLUE、CLUE这些评测了，这些评测已经变成调参技巧的比拼，反而更应该关注评测大模型能力方面的创新，比如效率，易用性，对数据质量数量的需求等，就像GPT3一直强调它是few-shot learner那样。
利益相关，悟道团队成员。
不知道动了楼上您哪位的蛋糕？蓄意引导的是你吧？
如此利用已有开源成果虚假宣传、过度“包装”会极大挤压其他踏实创新的人，对整体的学术环境极其不利。
这里的已有开源成果，都是我们悟道团队自己研发，在那次发布会上发布开源的，宣传自己的成果有啥问题？故意引导读者感觉像是剽窃他人的一样，其心可诛。
所谓“踏实创新”的人，到底是悟道团队辛苦的研发人员呢？还是躲在这匿名自问自答还筛选评论尬黑的人呢？
至于榜单和巨模型的关系，这些榜单都是悟道团队（也不单是唐老师）共同刷的不单单是巨模型，唐老师作为总负责人介绍而已，自己不认真听搁着故意尬黑有意思吗？
用清华邮箱申请不到gpt-3的api权限，那就只好自己弄一个更好的了呗……
u1s1, 做 PLM（预训练模型，以下特指大模型）的 Pre-training 和 fine-tuning/prompting 有很大不同。Pre-training 并不是一条传统的“研究创新”（survey、idea、implementation、experiment、paper）路径，在这其中关键的贡献也并不是有 architecture, objective 看上去有多么 novel，毕竟这两个方向已经很久没有突破性的工作了。
Pre-training 最大的挑战是，工程量特别大，data、infra、hardware，都没法直接从GitHub上照搬。更难的是组建这种团队需要CS各方面的人才，国内没有 OpenAI, FAIR, Google Brain 这样的团队，清华不做，那就指望马云和马化腾了？（我没有在黑北大）。感兴趣的可以去看看 GPT-3 paper 的 8 Contribution 章节，那里面列出的每个人的工作可能都没法达到大家“足够发paper”的标准，但如果没有这些就没有 GPT-3。
就算是 ML 研究里通常最容易获得的开源代码，Pre-training （大模型）领域的开源实践也非常堪忧。GPT-3 本身开源了个寂寞，API 又贵的要死，就算是在英文社区也有很多复现 GPT 的工作（https://github.com/EleutherAI/gpt-neo, https://github.com/karpathy/minGPT），搞个中文的并且效果还不错，为啥就要被黑。。假如有一天英文的AI通过了图灵测试，中文的迟迟没有，那感觉不是跟国外了发布iPhone 13，普通中国人还只能用诺基亚一样吗？
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