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),一个是Google的BERT(Transformer的双向编码器表示),包括BERT-Base和BERT-Large。BERT与以往的模型不同,它是深度双向的,无监督的语言表示,完全依靠纯文本语料库进行预训练。自那时起,我们开始见证了一系列大型语言模型的诞生:GPT-2,RoBERT,ESIM...
BERT 使用 Transformer 的编码器进行特征提取。编码器使用Self-attention 可以根据单词左右的双向环境来理解单词的上下文。 与GPT 单向理解不同,BERT 通过 Masked LM 对输入 Tokens 进行随机掩码。将文本内容随机的按照一定比例替换为[MASK]标识符。针对掩码内容预测训练达到语义理解的目的。
步骤 0：从你最喜欢的 reddit 文章中获取一些 reddit 评论数据，并将其格式化为类似「comment[SEP]reply」的字符串 步骤 1：微调 GPT-2 以生成格式为「comment[SEP]reply」的 reddit 文本 步骤 2：微调两个 BERT 分类器： a： 区分真实回复和 GPT-2 生成的回复 b： 预测评论将获得多少次支持 ...
https://github.com/ramsrigouthamg/Generate_True_or_False_OpenAI_GPT2_Sentence_BERT 在了解了将要构建的内容之后,开始吧。 对或错陈述 首先,看看从给定语句生成True或False语句的几种方法。将了解GPT2在某些情况下如何提供帮助。 1)添加或删除否定 2)更改命名实体 3)改变形容词 4)更改主动词 5)将复合或复...
2） GPT是基于自回归模型，可以应用在NLU和NLG两大任务，而原生的BERT采用的基于自编码模型，只能完成...
编码器应该将令牌编码为一个整体。使用“BERT”作为编码器和解码器(BERT2BERT)来改进Seq2Seq文本摘要...
今日Reddit最热帖。博主在TensorFlow2.0中创建了一个Transformer模型包,可用于重新构建GPT-2、 BERT和XLNet。这个项目的目标是创建Transformer模型的所有核心部分,这样就可以重用它们来创建更新的、更多的SOTA模型,比如BERT和XLNet。 Transformer是谷歌在2017年提出的一个革新性的NLP框架,相信大家对那篇经典论文吸睛的标题仍...
性能恐怖的BERT新变体:用0.3%神经元实现与BERT模型参数推理,实现78倍加速 431 0 09:13 App 小潘AI·02|比GPT的实时语音聊天机器人还要厉害的sesame模型,效果直接把我惊呆了! 269 0 01:11 App 小模型开发计算资源有限? 最简单高效的创新来了 全新预训练技术打通任督二脉 123 0 08:54 App MemNet 03:...
GPT-SoVITS教程_一键引导文本制作小电影,开源heygen,老外讲中文整合包 2.1万 6 09:01 App Bert-VITS2的衍生情感可控制项目Style-Bert-vits2,辅助语音情感控制实践 4889 0 03:45 App GPT-SoVITS教程_GPT-SoVITS功能优化,多语言混合推理,模型记忆,大模型降噪,整合包 2.1万 5 08:39 App GPT-SoVITS整合...
我们训练了一个基于GPT2和BERT的模型,用于生成关于新冠肺炎的医患对话。代码链接 http://t.cn/A6ZLx6gr