5. 设计更有效的预训练任务

如掩码语言模型（Masked Language Model）的改进、对比学习等。

（三）优化训练方法

1. 采用自适应学习率

根据模型的训练情况动态调整学习率，加速收敛。

2. 混合精度训练

结合半精度和单精度计算，减少内存占用并提高训练效率。

四、Transformer 架构的应用拓展

（一）机器翻译

Transformer 架构在机器翻译任务中表现出色，通过改进可以进一步提高翻译质量，特别是在处理长文本和多语言翻译方面。

（二）文本摘要

能够从长篇文本中提取关键信息，生成简洁准确的摘要。

（三）问答系统

理解用户的问题并提供准确的答案，改进后的 Transformer 架构可以更好地处理复杂的问题和多样化的知识领域。

（四）情感分析

判断文本的情感倾向，为市场营销、舆情监测等提供支持。

（五）知识图谱构建

辅助从文本中抽取实体和关系，构建丰富的知识图谱。

五、实验与结果分析