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...
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...
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...
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。
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。
模型方面我们选取的是 HuggingFace Bert Base Cased 预训练 checkpoint:https://huggingface.co/bert-base-cased。模型有 12 层的 Transformer Encoder,隐藏层维度是 768,共 1.1 亿的参数量。在 Bert 层之上,是 Dropout 层,Linear 层和 Sigmoid 层,整体结构如下: ...
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...
除了SQuAD,BERT还横扫了如下10大NLP测试,包括:GLUE、MNLI、QQP、QNLI、SST-2、CoLA、STS-B、MRPC、RTE、WNLI。 当然关于机器阅读理解这件事,也一直有争论。 详解BERT 这种新的语言表征模型BERT,意思是来自Transformer 的双向编码器表征(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。
text-generation-webui新版整合包,运行多种类无审核大模型,接入GPT-SoVITS/Bert-vits2 text-generation-webui新版整合包:https://pan.quark.cn/s/3de5f55aed66 Bert-vits2中文特化推理一键包:https://pan.quark.cn/s/c0458725987f GPT-SoVITS整合包0322 https://pan.quark.cn/s/35a615d8cb3d 官方项目...