A Tutorial on the Pretrain-Finetune Paradigm for Natural Language Processing

预训练-微调范式代表了自然语言处理（NLP）中的一种革命性方法。这种范式通过使用大型预训练语言模型来区别于其他方法，在微调任务中展现出非凡的效率，即使只有有限的训练数据也能如此。这种效率对社会科学领域的研究尤其有益，因为这里的注释样本数量通常相当有限。我们的教程提供了预训练-微调范式的全面介绍。我们首先深入探讨了预训练和微调的基本概念，然后进行了使用真实应用的实践练习。我们演示了该范式在各种任务中的应用，包括多类分类和回归。强调其功效和用户友好性，该教程旨在鼓励更广泛的采用这种范式。为此，我们提供了所有代码和数据集的开放访问。该教程对心理学领域的数量研究人员尤其有价值，为他们提供了这种创新方法的深入指南。

本论文旨在介绍预训练-微调范式在自然语言处理中的应用，并探讨其在社会科学研究中的潜在价值。

预训练-微调范式可以显著提高自然语言处理任务的效率，尤其是在数据量有限的情况下。本论文提供了全面的介绍和实践指南，以鼓励更广泛的采用这种范式。

本论文提供了实际应用案例，包括多类分类和回归等任务。作者强调了预训练-微调范式的高效性和易用性，并提供了代码和数据集的开放访问。此外，本论文对心理学领域的定量研究提供了有价值的指导。

近期的相关研究包括《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》、《RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach》等。