在人工智能发展的浪潮中,谷歌一直扮演着关键的技术引领者角色。从最初的神经机器翻译到如今的通用人工智能,谷歌通过持续的技术创新推动着自然语言处理领域的边界不断拓展。2022年,谷歌推出了革命性的PaLM(Pathways Language Model),这一模型不仅在规模上达到了前所未有的5400亿参数,更重要的是其采用了创新的Pathways训练方法,为大型语言模型的发展开辟了新路径。随后,谷歌又推出了Gemma系列开源模型,将先进的AI技术普惠给更广泛的开发者社区。
2018年,Google发布的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型彻底改变了自然语言处理领域的格局。作为第一个真正意义上的双向预训练语言模型,BERT通过创新的掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)预训练策略,使模型能够同时从左右两侧的上下文信息中学习语言表示,从而在多项NLP任务上取得了突破性进展。
Transformer架构自2017年Google发表的论文《Attention Is All You Need》中提出以来,彻底改变了深度学习特别是自然语言处理领域的格局。在短短几年内,Transformer已成为几乎所有现代大型语言模型(LLM)的基础架构,包括BERT、GPT系列、T5等革命性模型。与传统的RNN和LSTM相比,Transformer通过自注意力机制实现了并行化训练,极大提高了模型的训练效率和性能。
在自然语言处理(NLP)领域,词嵌入技术作为连接离散文本与连续向量空间的桥梁,已经成为各种文本处理任务的基础。继Word2Vec之后,斯坦福大学在2014年提出的GloVe(Global Vectors for Word Representation)模型为词嵌入技术开辟了新的思路。与Word2Vec专注于局部上下文信息不同,GloVe通过分析词的全局共现统计信息来学习词向量表示,这种方法在捕捉词语间全局语义关系方面具有独特优势。