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seq2seq
- seq2seq：输入序列，输出序列，将输入的语言转为一个向量，最后输出再将向量转为语言
- shortcoming:The final state is incapable of remembering a long sequence.即太长了记不住
attention
- 用attention可以改进seq2seq中的遗忘问题，大幅提高准确率，但是计算特别大
- attention会在encoder中的最后阶段s，计算s和之前的每个h计算相关性，告诉模型前面的哪些内容更重要，即计算权重，解决遗忘问题
- decoder每次更新状态时，都会与encoder进行对比一次，并且计算权重，下次再更新状态时，又重新对比encoder所有状态，计算权重，这样解决了遗忘问题了
self-attention
- RNN都存在遗忘问题，self-attention每一轮更新状态时，都会重新看一遍前面的信息，防止遗忘。
- self-attention相比attention更加广泛使用，不局限与seq2seq模型，可以用于所有rnn
transformer
- 是seq2seq，不是rnn
- 只有attention和dense layers
- 刚开始有人提出过RNN，然后为了改进RNN遗忘问题，提出了ATTENTION用于解决seq2seq的遗忘问题，后来发现SELF-ATTENTION 相比Attetion应用更加广泛，可以用于任何RNN模型，最后有人提出ATTENTION 可以剔除RNN，效果更好
- 传统的RNN网络，存在不能并行计算的问题，transformer可以并行。self-attention机制来进行并行计算，在输入和输出都相同
bert
bert是为了预训练Transformer中的encoder， bert其实就是只有编码器的transformer。
首先，训练第一个任务是，随机遮挡单词，然后通过梯度下降调参，让predict与被遮挡的单词尽量接近，所以这个训练无需人工标注，训练集自动生成，模型自动训练好参数
然后，训练第二个任务是，判断两个句子是否相连接。
bert想法简单效果好，但是计算量特别大
好处：
- 使用预训练好的模型来抽词、句子的特征。预训练模型抽取了足够的信息
- 不用更新预训练好的模型
- 需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息， 新的任务只需要增加一个简单的输出层
- 相比于word2vec、语言模型来模型说，更加优秀，因为word2vec忽略了时序信息，语言模型只看一个方向
- 基于微调的NLP模型
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