T5:由于其“文本到文本”的哲学,T5的输入和输出都是文本序列。 BART:BART的输入是部分掩盖的文本,输出则是重构的完整文本。 5、应用领域 T5:由于其通用性,T5可以被应用于各种NLP任务,包括分类、回归、生成等。 BART:BART特别适用于序列生成任务,例如摘要、翻译和文本填充等。 6、模型的性能 T5:T5在多项NLP任务...
T5 采用Encoder-Decoder Transformer结构,除了移除 Layer Norm bias、将 Layermalization 放在残差连接之外、使用了不同的位置Embedding方案外,其他和原始的 Transformer 模型几乎一致。 不同架构的一个主要区别因素是模型中不同注意机制使用的 mask 掩码。 Fully-visible mask:允许每个输出与全部的输入进行注意力计算,和B...
T5的目的是通过多个自然语言语言任务以及预训练任务提高下游任务的zero-shot few--shot以及全监督微调能力...
预训练模式 Bart和T5在预训练时都将文本span用掩码替换, 然后让模型学着去重建原始文档。(PS.这里进行了简化, 这两篇论文都对许多不同的预训练任务进行了实验,发现这一方法表现良好。T5使用replace corrupted spans任务, 没有进行mask操作,而是选择了随机token进行替换。) BART论文的图很好地说明了这一点: 在上述...
T5(Text-to-Text Transfer Transformer) 架构特点: 统一的Text-to-Text架构:T5将所有任务表示为文本输入到文本输出,使得任务建模简单清晰。 Encoder-Decoder结构:编码器擅长理解文本上下文,解码器擅长生成自然语言。 适用场景: 精确问题生成:T5适合生成结构化、涵盖主要信息的问题。
其实 采用完整transformer 结构的预训练语言模型不只有BART,还有google的T5以及微软的MASS,它们也都在自然语言生成式的下游任务中表现不错。而这三个模型之间最大的区别可能就是预训练任务的设计。接下来我们来看看BART的预训练任务是如何设计的。如下图所示,作者设计了预训练任务就是给语言模型输入各种各样的扰乱,然后...
区别：位置编码不同，BART 采用可学习的绝对位置嵌入，T5 采用相对位置编码 激活函数不同，BART 激活函数...
基本相同，预训练任务不太一样，另加一些细小区别。T5是分为无监督和有监督，其中无监督任务也是Span ...
于是出了t5。t5，bert，gpt主要还是注意力模块掩盖区域差别，包括现在llm的大模型。当然个人愚见 ...