而GPT方向则较为薄弱,最知名的玩家就是OpenAI了,事实上在GPT3.0发布前,GPT方向一直是弱于BERT的(GPT3.0是ChatGPT背后模型GPT3.5的前身)。 上图是Transformer的一个网络结构图,Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分,而GPT类似于Transformer的Decoder部分。单从网络的组成部分的结构上来看,其最明显的在结构上的...
BERT一直都是很先进的预训练方法,它可以利用双向上下文信息,对原始输入进行重建(恢复)。这个就是相比于AR模型来说的直接优势:缩小了双向信息gap,从而可提高模型性能。然而,BERT在预训练期间使用的[MASK]符号,在微调阶段的真实数据中并不存在,这就导致了预训练-微调的差异。此外,由于预测的token在输入中被mask,导致BE...
Transformer是有谷歌2017年发布的论文《Attention is All You Need》提出,模型结构为Encoder-Decoder,随着对模型的研究,发展出了两个主流模型,即以BERT为代表的仅Encoder的模型,和以GPT为代表的仅Decoder模型。本文将介绍这三大主流框架的结构及其原理,和分别的适用场景。 1 Encoder-Decoder模型 1.1 模型结构 Encode-Dec...
GPT使用的是Transformer模型,而BERT使用的是双向Transformer模型。 GPT的预训练数据来源是大量的网络文本数据,而BERT的预训练数据来源是两个大型语料库,包括Wikipedia和BooksCorpus。 GPT预训练过程中,采用了语言模型的方法,即通过预测下一个词来学习语言模型,而BERT预训练过程中采用了双向预测的方法,即通过预测句子中丢失...
在深度学习和自然语言处理领域,ELMO、BERT和GPT无疑是三大巨头。它们不仅在学术界产生了深远影响,而且在工业界也得到了广泛应用。下面,我们将详细介绍这三种模型的工作原理、应用领域以及优缺点。一、ELMOELMO,全称为Embeddings from Language Models,是基于语言模型的词向量表示方法。它通过训练深度双向长短期记忆网络(LST...
与GPT等模型不同,BERT在训练时同时考虑了文本的左信息和右信息,从而能够更好地理解上下文含义。这一特点使得BERT在许多NLP任务中取得了显著的性能提升。BERT的基本结构与Transformer类似,由多个相同的编码器层堆叠而成。每个编码器层都包含一个双向的自注意力子层和一个前馈神经网络子层。BERT的训练过程涉及两个阶段:...
2 BERT 介绍# 2.1 背景# 可以参考上面 1.3 节 2)。 2.2 如何训练 Bert# 1)方法一:Masked Language Model(Masked LM) 采用对输入进行 mask 让其重建来训: 将输入的某个词 mask 掉,然后取其输出 embedding,丢入一个 multi-class classifier 中,要求其预测出现在被 mask 掉的那个词汇是哪个词汇 ...
架构:GPT是一个生成式语言模型,它使用Transformer架构,只使用单向上下文进行预测;而BERT是一个双向的语言表示模型,也使用Transformer架构,使用双向上下文对输入文本进行编码。 预训练任务:GPT使用了一个语言建模任务来预训练参数,即如果给定前面的文本,预测下一个单词是什么;而BERT则使用了两个任务:掩码语言模型任务和下...
BERT:是一种Auto-Encoding(自编码)的语言模型。它也可以看作是Transformer model的Encoder部分,在输入端随机使用一种特殊的[MASK]token来替换序列中的token,这也可以看作是一种noise,所以BERT也叫Masked Language Model。 BART:吸收了 BERT 的 bidirectional encoder 和 GPT 的 left-to-right decoder 各自的特点;建...
1) Generative Pre-Training(GPT),采用Transfomer作为特征抽取器,预训练阶段采用单向语言模型的模式。 2) Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding(BERT),同样采用Transfomer作为特征抽取器,与GPT的主要差异在于,在训练阶段,其采用基于MLM的双向语言模型。