它实际上就是RNN时代的BERT和GPT。 预训练模型(Pre-trained Model,PTM) Note:预训练不一定是无监督的,但通常情况下预训练是指在大规模数据集上进行无监督的预训练。 迁移学习Transfer Learning 迁移学习(Transfer Learning)是一种机器学习技术,通过将在一个领域(源领域)中训练好的模型应用到另一个领域(目标领域)...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌于2018年提出的一种面向自然语言处理任务的预训练语言模型。BERT基于Transformer的编码器结构进行预训练,采用Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)两种训练方法,旨在提高自然语言处理的各项任务的准确率。与单向的语言模型(如GPT等)相比...
四、应用领域 BERT: 因其强大的上下文理解能力,BERT在多种NLP任务中都有广泛应用,如情感分析、问答系统、命名实体识别等。 GPT: GPT的强项在于生成连贯、有逻辑性的文本,因此在文本生成、机器翻译、对话系统等任务中表现出色。 BERT和GPT在模型基础、训练方式、上下文理解能力和应用领域等方面都存在显著差异。BERT更适...
AR语言模型仅仅是单向编码的(前向或后向),因此它在建模双向上下文时,效果不佳。下图清晰解释了AR模型的前向/后向性。 下游语言理解任务往往需要双向的上下文信息。这导致AR语言模型与有效的预训练之间存在gap。GPT,GPT-2,GPT-3和CTRL都是AR语言模型。 模型优缺点 我们总结AR语言模型的优缺点如下: 优点:AR模型...
GPT1-3及BERT的模型概述(2020年5月之前LLMs主流模型) GPT-1(2018年6月)# 📎 Paper: Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 🌟 Highlights# 在NLP领域,GPT-1 开始使用 大量无标签文本 数据进行预训练 (Pre-training),然后通过标签文本数据针对不同的下游任务进行微调 (Fine-tuning)。
GPT-4和BARD的模型结构在形式上有所不同，但都基于Transformer架构，使用自注意力机制捕获输入数据的内部结构。BERT和GPT-4在理解上下文方面有所不同：BERT同时考虑预测词语时的左右上下文，而GPT-4只从左到右考虑上下文。BERT只进行预训练，即在大量无标签文本数据上进行训练，然后在特定任务上进行微调。而GPT-4则...
BERT 和 GPT-2 是当前 NLP 领域两大最先进的模型,它们都采用了基于 Transformer 的架构。Amazon Web Services 近期一篇论文提出了一些对 Transformer 的新改进,包括架构上的改进、利用先验知识以及一种新的架构搜索方法,能得到更加高效的语言模型。 Transformer 在计算效率方面优于基于 RNN 的模型。近期的 GPT 和BERT...
BERT证明，您可以在未标记的数据上建立非常好的语言模型，比如从Wikipedia和Reddit中提取的文本，并且这些大型的“基础”模型可以与特定领域的数据相适应，适用于许多不同的用例。最近，OpenAI创建的模型GPT-3生成真实文本的能力让人们大吃一惊。谷歌搜索去年推出的Meena是一个基于变形金刚的聊天机器人(akhem，对话代理)...
最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享。
解析 BERT 序列标注任务(如命名实体识别、词性标注)需要模型捕获上下文双向依赖关系。BERT基于Transformer的编码器结构,通过双向上下文训练,能全面捕捉单词前后依赖,适合此类任务。而GPT基于Transformer解码器结构,仅使用单向上下文(从左到右),无法有效获取逆向语义信息,导致在序列标注任务中表现不如BERT。因此选择BERT。