Bert 主要是 双向,论文中对比了 GPT、ELMo。 GPT 是单向(左至右)的语言模型,主要关注于给定前文下生成下一个单词。 ELMo 也考虑了双向上下文,但其并不是在每个层级同时考虑两个方向的上下文,因此不如 BERT 的上下文表示能力强。 想象你在玩捉迷藏,Bert是一个聪明的孩子,他站在中间,同时向左和向右看,能够很好...
ChatGLM-6B, LLaMA-7B模型分别是60亿参数量和70亿参数量的大模型,基本可以处理所有NLP任务,效果好,但大模型部署成本高,需要大显存的GPU,并且预测速度慢,V100都需要1秒一条。 所以建议: 1)NLU相关的任务,用BERT模型能处理的很好,如实体识别、信息抽取、文本分类,没必要上大模型; 2)NLG任务,纯中文任务,用ChatGL...
LLaMA 模型是目前最流行和性能最强大的开源模型之一，基于 LLaMA 所构造的模型生态可以覆盖绝大部分模型使...
在NLP中有一类重要的问题比如QA(Quention-Answer), NLI(Natural Language Inference), 需要模型能够很好的理解两个句子之间的关系, 从而需要在模型的训练中引入对应的任务. 在BERT中引入的就是Next Sentence Prediction任务. 采用的方式是输入句子对(A, B), 模型来预测句子B是不是句子A的真实的下一句话. 1: 所...
选择使用Bert模型还是LLaMA、ChatGLM类大语言模型,需要考虑以下几个方面: 1.任务类型: Bert最擅长信息提取任务,如文本分类、名词识别等。 大模型如LLaMA、ChatGLM性能更强在自然对话、问答等生成型任务。 2.模型规模: Bert模型规模较小,参数在1亿左右,训练较快。
简介:【AI大模型】BERT模型:揭秘LLM主要类别架构(上) 🍔 LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。自2017年,attention is all you need诞生起,原始的transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。基于原始的Transformer框架,衍生出了一系列模型,一些模型仅仅使用encoder或decoder,有些模型同时使用encoder+decoder。
LLaMA模型作为目前最流行的高性能开源模型，广泛应用于各种场景。其结构与Transformer架构类似，但在层归一化、激活函数、位置嵌入等方面有独特设计。前置层归一化通过RMSNorm函数实现，相比传统的层归一化更稳定。SwiGLU激活函数，相较于ReLU函数，在大多数评估中表现更优。旋转位置嵌入（RoPE）使用复数概念...
这些语言模型用最本质的一句话来概括就是:它们只是在寻找一种【作为纯粹符号的语言】上的结构关系。比如 Bert 通过 masking 的方法,学到了在人类对“苹果”这个符号的运用中,“这个苹果真_”,这个空格大概率是甜——因为 Bert 阅读了非常多的文本,能够知道在这个上下文中,很大概率应该是填“甜”这个纯粹的符号。
遵循BERT的预训练和微调方法,scBERT通过对大量未标记的scRNA-seq数据进行预训练,获得了对基因-基因相互作用的理解;然后将其转移到看不见的和特异性的scRNA-seq数据的细胞类型注释任务中,以进行监督微调。广泛而严格的基准研究验证了scBERT在细胞类型注释、新型细胞类型发现、批次效应鲁棒性和模型可解释性方面的卓越性能...
作者开发了一个基于深度神经网络的预训练模型,即来自transformers的单细胞双向编码器表示法(scBERT)以克服这些挑战。按照BERT的预训练和微调方法,scBERT通过对大量未标记的scRNA-seq数据进行预训练,获得了对基因-基因相互作用的一般理解;然后将其转移到未见过的和用户特定的scRNA-seq数据的细胞类型标注任务中,进行监督...