一、GPT:生成式预训练模型 1. 核心特点 GPT系列模型(如GPT-2、GPT-3和最新的GPT-4)是OpenAI开发的生成式预训练模型。其主要特点包括: 生成能力强:GPT能够生成连贯且上下文相关的文本,适用于内容创作、对话系统等。 单向模型:GPT采用单向Transformer架构,即只利用前文信息来预测下一个词。 预训练和微调:GPT先在...
BERT和GPT都基于Transformer架构,但结构有所不同。GPT是一个纯生成模型,通过自回归方式从左到右生成文本。而BERT是一个双向模型,使用双向Transformer架构处理文本。📚 预训练任务: GPT使用语言建模任务,即在无监督语料库中预测下一个词。BERT则采用两个任务进行预训练:掩码语言建模和下一句预测,旨在预测被掩盖的词和...
5. GPT(Generative Pre-trained Transformer) 时间轴 关键技术 核心原理 创新点 适用数据 应用场景 经典案例 1. RNN(Recurrent Neural Network) 时间轴 1986年,RNN 模型首次由 David Rumelhart 等人提出,旨在处理序列数据。 关键技术 循环结构 序列处理 长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU) 核心原理 RNN 通过...
在近几年的自然语言处理领域中,BERT和GPT是两个引起广泛关注的语言模型。特别是在GPT3.5的基础上进行微调的chatGPT,持续出圈和火爆。chatGPT的火爆表明了预训练语言模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力,并且在提高自然语言理解和生成能力方面取得了显著的进展。这可能会带来更多的应用和更广泛的接受。 BERT和GPT也都...
深度学习进阶篇-预训练模型3:XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点,模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解 1.XLNet:Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 1.1. 从AR和AE模型到XLNet模型 自回归模型(Autoregressive Model, AR),通过估计一串文本序列的生成概率分布进行建模。一般而言...
与其他语言处理模型不同，BERT经过训练可以执行超过11种常见的NLP任务，使其在机器学习领域中极为流行。与诸如GPT-3等其他流行的transformer模型相比，BERT具有明显的优势：它是双向的，因此能够从左到右和从右到左评估上下文。GPT-3.5和GPT-4仅考虑从左到右的上下文，而BERT则兼顾两者。像GPT这样的语言模型使用单向...
GPT-1 使用 Transformer 的解码器进行特征提取。解码器使用 Masked Self-attention,由于掩码作用,GPT是一个单向模型,它只能依赖已生成的上文来预测下一个词。 🔨 Hyper-parameter# GPT1(Totalparameters:About100M)---Tokenizer:Bytepairencoding(BPE)Positional encoder:LearnedpositionembeddingsTransformer block:Decoder...
本篇介绍bert和gpt区别。 BERT和GPT是自然语言处理(NLP)领域中的两种重要预训练语言模型,它们在多个方面存在显著的区别。以下是对BERT和GPT区别的详细分析 一、模型基础与架构 BERT: 全称:Bidirectional Encoder Representations from Transformers。 架构:基于Transformer的编码器部分进行堆叠构建,通过预训练和微调两个阶段...
GitHub链接:https://github.com/openai/finetune-transformer-lmPost ScriptumOpenAI GPT在Transformer的运用和二阶段训练方式上做出了很好的探索,也取得了非常不错的效果,为后面的BERT铺平了道路。 双向二阶段训练模型——BERT BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformer),是Google Brain在2018年提出的基于...
与GPT等模型不同,BERT在训练时同时考虑了文本的左信息和右信息,从而能够更好地理解上下文含义。这一特点使得BERT在许多NLP任务中取得了显著的性能提升。BERT的基本结构与Transformer类似,由多个相同的编码器层堆叠而成。每个编码器层都包含一个双向的自注意力子层和一个前馈神经网络子层。BERT的训练过程涉及两个阶段:...