BertViz BertViz是一个在Transformer模型中可视化注意力的工具,支持transformers库中的所有模型(BERT,GPT-2,XLNet,RoBERTa,XLM,CTRL等)。它扩展了Llion Jones的Tensor2Tensor可视化工具和HuggingFace的transformers库。 Blog post: 解构伯特,第2部分:视觉化注意的
🔥一曲红绡不知数:前大模型时代,BERT让【预训练】和【Transformer架构】两大技术理念牢牢扎根 😭门前冷落鞍马稀:但如今在decoder-only结构为主的大模型时代,BERT这类encoder结构+MLM预训练的模型虽然还在工业界广泛使用,得到的研究关注却少了许多,大伙的记忆还停留在RoBERTa和DeBERTa这些经典的改进版 ...
bert_seq2seq的DDP版本,支持bert、roberta、nezha、t5、gpt2等模型,支持seq2seq、ner、关系抽取等任务,无需添加额外代码,轻松启动DDP多卡训练。 - 920232796/bert_seq2seq_DDP
Tool for visualizing attention in the Transformer model (BERT, GPT-2, Albert, XLNet, RoBERTa, CTRL, etc.) - wqj111186/bertviz
六年后的今天,当我们再谈论Transformer时,他已经是人工智能的经典框架,形成了一个大家族。Transfomer让 NLP 发生了关键的范式转移,2018年开始年初,基于Transformer的新模型ELMo、BERT、RoBERTa、XLNet、T5、ALBERT、GPT-3等,不断刷新自然语言处理领域任务的SotA(State of the Art)表现。
在训练BERT模型时,将同时屏蔽Masked LM和Next Sentence Prediction,目的是最小化这两种策略的组合损失函数。 GPT GPT-1 使用未标记的数据学习生成语言模型,然后通过提供特定的下游任务示例(例如分类,情感分析,文本蕴含等)来对模型进行微调。 无监督学习是有监督的微调模型的预训练目标,因此被称为“生成式预训练”。
总之,ChatGPT的发展不仅是技术的进步,更代表了一种新的商业模式与人机交互的趋势。从BERT到RoBERTa,再到GPT-3的辉煌,ChatGPT无疑是这场科技革命中的一颗明珠。在未来,我们可以期待它带来的更多可能性,也愿意勇敢地面对这一路上的各种挑战。在这个变革的浪潮中,ChatGPT引领我们迈向一个全新的智能时代。
到了2018年,Facebook基于BERT的理论推出了“RoBERTa”。与BERT相比,RoBERTa在处理长序列数据时的表现更加优异。借助动态掩码机制和扩展的训练数据集,RoBERTa进一步改善了模型性能,吸引了更多研究者的目光。 然后在2019年,OpenAI发布了“GPT-3”。这一版本在RoBERTa的基础上进行革新,通过自回归与Transformer编码器的结合,G...
In addressing the critical role of emotional context in patient鈥揷linician conversations, this study conducted a comprehensive sentiment analysis using BERT, RoBERTa, GPT-2, and XLNet. Our dataset includes 185 h of Greek conversations focused on hematologic malignancies. The methodology involved data ...
RAG新基座模型升级 ModernBert 自2018年Google发明BERT模型以来,大语言模型发展迅速,但encoder only分支改进较少。BERT及其变种RoBERTa主要用于编码任务,如分类、推荐等,而decoder only模型(如GPT系列)则擅长多任务处理。现代版本的ModernBert在性能和效率上有了显著提升,通过引入旋转位置编码、GEGLU激活函数等技术优化了...