BERT是由Google推出的双向编码表征模型,其主要特点包括: 双向编码:BERT通过同时考虑句子的前后文信息,获得更全面的上下文理解。 掩码语言模型(MLM):BERT在预训练时,通过掩盖部分单词并预测这些单词,增强了模型的语义理解能力。 预训练和微调:与GPT类似,BERT也采用预训练和微调的方式,但其预训练任务更加多样。 2. 技术...
像GPT这样的语言模型使用单向上下文来训练模型，从而允许ChatGPT执行多项任务。简单来说，这些模型从左到右或在某些情况下从右到左分析文本输入的上下文。然而，这种方法在文本理解方面存在局限性，导致生成的输出不准确。本质上，这意味着BERT在提供答案之前会分析句子的完整上下文。然而，值得注意的是，与BERT（3TB）相...
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...
与 BERT 模型相比,这些改变显著地提高了模型的性能; XLM:跨语言语言模型 (XLM) 探索了构建多语言模型的多个预训练目标,包括来自 GPT 的自回归语言建模和来自 BERT 的 MLM,还将 MLM 拓展到多语言输入,提出了翻译语言建模 (Translation Language Modeling, TLM)。XLM 在多个多语言 NLU 基准和翻译任务上都取得了最...
深度学习，在人工智能领域不断取得了发展成就。其中，RNN、CNN、Transformer、BERT以及GPT五种深度学习模型，凭借其独特的优势，在计算机视觉、自然语言处理等诸多领域实现了重要突破。本文将从四大维度——关键技术、数据处理、应用场景以及经典案例，对这五种模型进行简要介绍。首先，在关键技术方面，这五种模型各具特色...
虽然现在Bert模型和GPT模型火的一塌糊涂,尤其是ChatGPT风靡全球,但本质上,他们都是基于Transformer架构进行了改进,因此,在了解Bert模型和GPT模型之前,有必要对Transformer模型的原理进行理解。本文不涉及复杂的数学推导,旨在通过通俗易懂的语言将每个模型的特点和原理描述清楚。
而它的两位衍生大咖——BERT和GPT，则是Transformer的进阶应用。BERT看上去像书呆子，专注学习自然语言理解，而GPT则热衷于创作，从写诗到生成复杂文章仿佛无所不能。普通人或许对这些模型的名字不熟悉，但他们享受着背后技术赋予的便利打字短信自动改进、看视频时实时翻译字幕，或者搜索引擎一秒就理解你的复杂问题。不同...
GPT,也称为GPT-1,是OpenAI在论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》中提出的生成式预训练语言模型。该模型的核心思想:通过二段式的训练,第一个阶段是利用语言模型进行预训练(无监督形式),第二阶段通过 Fine-tuning 的模式解决下游任务(监督模式下)。GPT-1可以很好地完成若干下游任务,包...
说起来，这些模型就像是武林高手，RNN是老牌掌门，CNN是后起之秀，Transformer是海外归来的，BERT和GPT则是师出同门。他们各有绝招，应用场景也不一样。先说RNN，这玩意儿就像个有记忆的人，擅长处理时间序列数据。比如你说“今天天气不错”，RNN就能记住“今天”这个词，然后根据上下文判断你说的是“今天天气不错，...
大模型(如GPT、BERT等)相关的常用名词及其简要解释. 1.模型架构与核心概念 Transformer 基于自注意力机制的深度学习模型架构,是大模型(如GPT、BERT)的基础。 Self-Attention(自注意力) 通过计算输入序列中每个位置与其他位置的关系权重,捕捉长距离依赖。