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编程问答

对Transformer，XLNet，ALBERT等技术仍然一知半解？再不学习就OUT了！

發布時間：2025/3/8 编程问答 31 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了对Transformer，XLNet，ALBERT等技术仍然一知半解？再不学习就OUT了！小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

NLP領域的現狀以及AI工程師面臨的嚴峻挑戰

在過去幾年時間里，NLP領域取得了飛速的發展，這也推動了NLP在產業中的持續落地，以及行業對相關人才的需求。?雖然，NLP的崛起滯后CV多年，但目前的勢頭還是勢不可擋。?

但這里我們要面對的現實是，行業上90%以上的NLP工程師是“不合格的”。在過去幾個月時間里，我們其實也面試過數百名已經在從事NLP的工程師，但明顯發現絕大部分對技術深度和寬度的理解是比較薄弱的，大多還是只停留在調用現有工具比如BERT、XLNet等階段。?

我們一直堅信AI人才的最大壁壘是創造力，能夠持續為變化的業務帶來更多的價值。但創造的前提一定是對一個領域的深度理解和廣度認知，以及不斷對一個事物的追問比如不斷問自己為什么。

為什么在這個問題上使用Adam，而不是GD或者Adagrad???對于特定的業務場景，我應該如何把領域知識考慮進去，用先驗，還是用限制條件？?對于拼車場景，設計了一套優化目標，但好像是離散優化問題，應該如何解決？?對于二分類，我應該選擇交叉熵還是Hinge Loss？BERT模型太大了，而且效果發現不那么好比如next sentence prediction, 能不能改一改？?為什么CRF要不HMM在不少NLP問題上效果更好？?文本生成效果不太好，如何改造Beam Search讓效果更好呢？訓練主題模型效率太慢了，如果改造吉布斯采樣在分布式環境下運行呢？?數據樣本里的標簽中有一些依賴關系，能不能把這些信息也加入到目標函數里呢？

另外，有必要保持對前沿技術的敏感性，但事實上，很多人還是由于各種原因很難做到這一點。基于上述的目的，貪心學院一直堅持跑在技術的最前線，幫助大家不斷地成長。

為什么選擇貪心學院的高端NLP？

首先，全網不可能找得到另外一門系統性的訓練營具備如此的深度和廣度，這里包括國外的課程，所以從內容的角度來講是非常稀缺的內容。

其次，即便網絡上的資源非常多，學習是需要成本的，而且越有深度的內容越難找到好的學習資源。如果一門課程幫助你清晰地梳理知識體系，而且把有深度的知識點脈絡講清楚，這就是節省最大的成本。

另外，作為一家專注在AI領域的教育科技公司，教研團隊的實力在同行業可以算是非常頂尖的，這里不乏頂會的最佳論文作者、ALBERT的作者等。

最后，我們這一期的NLP高階訓練營（第七期）在原有的基礎上做了大量的升級，融合了更多前沿的內容，而且在部分內容上加深了難度。

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02部分項目作業

課程設計緊密圍繞學術界最新進展以及工業界的需求，涵蓋了所有核心知識點，并且結合了大量實戰項目，培養學員的動手能力，解決問題能力。

03直播授課，現場推導演示

區別于劣質的PPT講解，導師全程現場推導，讓你在學習中有清晰的思路，深刻的理解算法模型背后推導的每個細節。更重要的是可以清晰地看到各種模型之間的關系！幫助你打通六脈！

▲源自：CRF與Log-Linear模型講解

▲源自：Convex Optimization 講解

▲源自：Convergence Analysis 講解

不管你在學習過程中遇到多少阻礙，你都可以通過以下4種方式解決：

1、直接在線問導師；

2、記錄到共享文檔中，每日固定時間的直播答疑；

3、學習社群中全職助教，隨時提問答疑

4、共同的問題在Review Session里面做講解

注：每次答疑，班主任都會進行記錄，以便學員實時查閱。

04每周課程安排

采用直播的授課方式，一周4-5次的直播教學，?包括2次的main lectures, 1-2次的discussion session?(講解某一個實戰、必備基礎、案例或者技術上的延伸），?1次的paper reading session?(每周會assign一篇必備論文，并且直播解讀)。教學模式上也參考了美國頂級院校的教學體系。以下為其中一周的課程安排，供參考。?

05你的必備挑戰

1.編寫一些技術類文章

通過在知乎上發表相關技術文章進行自我成果檢驗，同時也是一種思想碰撞的方式，導師會對發表的每一篇文章寫一個詳細的評語。萬一不小心成為一個大V了呢？雖然寫文章的過程萬分痛苦，學習群里半夜哀嚎遍野，但看一看抓著頭發寫出來的文章結果還是非常喜人的！看著自己收獲的點贊數，大家都默默地感謝起導師們的無情！

這種滿滿的成就感，讓大家一篇接一篇寫了下去！

個個都立刻變身成了知乎大牛~

2.Project項目 & 日常作業

除了文章，算法工程師的立命根本--項目代碼，導師更是不會放過的。每次在Gitlab上布置的作業，導師們都會帶領助教團隊會予以詳細的批改和反饋。并逼著你不斷的優化！

06 課程研發團隊

貪心學院聯合來至Google、亞馬遜、微軟等AI企業11位AI科學家對課程內容進行不斷的打磨細化，課程基礎部分涵蓋了該AI技術鄰域從業者必備的所有核心知識點，同時在課程深度上加入了最新的學術研究及工業界的最新進展相關的教學，確保學員學到國內外企業中熱門AI知識技能。

▲部分課程研發導師簡介

這兩天群里更是捷報連連。我們前三期項目的已經有多名學員被一線AI企業錄取，還有通過二面、三面等待著offer。相信未來幾周我們將會受到更多的好消息！

隨便截了幾個學員反饋。

我確定了我們的魔鬼訓練營沒有誤人子弟，我們的課程真的幫助到大家實質的技能提升或幫助大家拿到offer。

這次我們迎來了第八期NLP的招生，千萬不要覺得這是一個對標其他線上課程的普通的訓練營。由于內容的專業性以及深度，在過去吸引了大量的全球頂級名府的學員，這里不乏來自斯坦福、UCSD、USC、哥大、HKUST、愛丁堡等世界名府的學生；在這里，你不僅可以享受到通往頂尖人才的快樂、也可以結識志同道合的AI從業者以及未來的科學家。?

07報名須知

1、本課程為收費教學。

2、本期僅招收剩余名額34人。

3、品質保障！正式開課后7天內，無條件全額退款。

4、學習本課程需要具備一定的AI基礎。

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