一、GPT:生成式预训练模型 1. 核心特点 GPT系列模型(如GPT-2、GPT-3和最新的GPT-4)是OpenAI开发的生成式预训练模型。其主要特点包括: 生成能力强:GPT能够生成连贯且上下文相关的文本,适用于内容创作、对话系统等。 单向模型:GPT采用单向Transformer架构,即只利用前文信息来预测下一个词。 预训练和微调:GPT先在...
GPT的训练目标是自回归的语言建模,它的训练数据同样非常庞大,OpenAI使用了从互联网抓取的大量文本数据,且训练时间和计算需求也非常高。GPT的优点在于,它不需要额外的任务-specific微调,只需要在特定任务上提供一些示例,GPT就可以在“少-shot”或“零-shot”模式下生成相关内容。 5. BERT与GPT的对比总结 6. 如何选择...
GPT的训练相对于BERT有以下不同之处: GPT和BERT在使用场景上有明显的不同: 总结 自从2022年GPT-3语言模型问世,关于语言AI新能力的讨论,就在自然语言处理(NLP)和机器学习的圈子里热闹非凡。 其实,NLP的这些进步,早在2018年就开始酝酿了。那一年,两个大型深度学习模型横空出世:一个是Open AI的GPT(生成预训练),...
GPT的训练数据要求 GPT的训练目标是自回归的语言建模,它的训练数据同样非常庞大,OpenAI使用了从互联网抓取的大量文本数据,且训练时间和计算需求也非常高。GPT的优点在于,它不需要额外的任务-specific微调,只需要在特定任务上提供一些示例,GPT就可以在“少-shot”或“零-shot”模式下生成相关内容。 5. BERT与GPT的对...
GPT:全称是Generative-Pre-trained Transformer。它的架构则是基于Transformer的解码器部分,通过自回归语言模型预训练来学习生成连贯文本的能力。GPT采用了自回归语言模型的预训练方式,逐步生成下一个词语,以此生成连贯的文本。 训练方式与任务 🏋️♂️ BERT:训练任务主要包括掩码语言模型(Masked Language Model,...
BERT和GPT都基于Transformer架构,但结构有所不同。GPT是一个纯生成模型,通过自回归方式从左到右生成文本。而BERT是一个双向模型,使用双向Transformer架构处理文本。📚 预训练任务: GPT使用语言建模任务,即在无监督语料库中预测下一个词。BERT则采用两个任务进行预训练:掩码语言建模和下一句预测,旨在预测被掩盖的词和...
1.GPT-1不存在编码器,也不存在编码器隐状态和解码器隐状态的注意力汇聚操作。 2.GPT-1限制了上下文范围(K)。在计算某个位置的注意力汇聚时,不同在Transformer中,注意力掩码(也就是前几篇文章中的masked softmax)保留该位置之前的所有词元;在GPT-1中注意力掩码只保留前K个位置的连续词元。
自然语言处理:BERT与GPT模型的应用与性能监控 人工智能领域的自然语言处理(NLP)技术在近年来得到了蓬勃发展,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和GPT(Generative Pre-trained Transformer)作为代表性的NLP模型,已经被广泛应用于文本分类、情感分析、语义理解等领域。本文将从技术角度对BERT与GPT模型...
GPT的缺点: 无法理解整个文本:GPT是一个单向的语言模型,无法像人类一样理解上下文信息。因此,在一些需要考虑上下文信息的任务中表现可能不够优秀。 无法直接应用在文本生成上:虽然GPT可以生成高质量的文本,但它无法像BERT一样直接应用于文本生成任务。BERT的优点: 适用性广:BERT是一个双向的语言模型,能够理解上下文...
GPT是一种生成模型,能够自行生成文本。它的目标是创建一个能够生成连贯且适当上下文文本的语言模型。 区别🤔BERT:BERT是基于Transformer的预训练模型,通过双向语言模型预训练来学习上下文相关的词表示。在预训练过程中,BERT通过掩码语言模型(MLM)和下一句预测(NSP)任务进行训练。