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预训练 Transformer 中的知识传递
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种将外部知识图谱融入Transformer模型的方法，以解决语言模型中的幻觉和不安全输出问题。研究表明，知识神经元在存储事实知识中起着重要作用，并通过实验验证了该模型在多语言任务中的有效性。此外，提出了基于知识蒸馏的压缩方法，以应对模型过大和延迟高的问题。
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关键要点
- 提出了一种将外部知识图谱融入Transformer模型的方法，以解决语言模型中的幻觉和不安全输出问题。
- 研究表明，知识神经元在存储事实知识中起着重要作用，并通过填空测试验证其与对应事实的正相关性。
- 通过在预训练中引入实体信号，提升了语言建模精度，并在多语言任务中表现出有效性。
- 提出了一种基于知识蒸馏的压缩方法，以应对模型过大和延迟高的问题，并提供最佳实践指南。
- 研究发现，知识神经元在Transformer网络中对事实和关系知识的归因具有重要作用，且模型可处理不同语言的提示。
❓
延伸问答
如何将外部知识图谱融入Transformer模型？
通过系统的方法将外部知识图谱融入Transformer模型，以解决语言模型中的幻觉和不安全输出问题。
知识神经元在Transformer模型中有什么作用？
知识神经元在存储事实知识中起着重要作用，并通过填空测试验证其与对应事实的正相关性。
如何提高语言模型的精度？
通过在预训练中引入实体信号，可以提升语言建模精度。
针对Transformer模型的压缩方法是什么？
提出了一种基于知识蒸馏的压缩方法，以应对模型过大和延迟高的问题。
多语言任务中该模型的表现如何？
该模型在多语言任务中表现出有效性，能够处理不同语言的提示。
知识蒸馏的最佳实践指南是什么？
研究提供了一套最佳实践指南，针对知识类型、匹配策略、模型大小等方面进行了系统实验对比分析。
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