NLP学习路线图（二十九）：BERT及其变体
在自然语言处理（NLP）领域，一场静默的革命始于2017年。当谷歌研究者发表《Attention is All You Need》时，很少有人预料到其中提出的Transformer架构会彻底颠覆NLP的发展轨迹，更催生了以GPT系列为代表的语言模型风暴，重新定义了人类与机器的交互方式。
一、传统NLP的瓶颈：Transformer的诞生背景
在Transformer出现之前，NLP领域长期被两大架构主导：
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RNN（循环神经网络）：擅长序列处理但存在梯度消失问题，难以捕捉长距离依赖
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CNN（卷积神经网络）：并行效率高但难以建模全局位置关系
核心痛点：传统模型在处理长文本时效率低下，且严重依赖监督数据和人工特征工程。例如机器翻译需要复杂的编码器-解码器结构和对齐机制。