【2】T5:Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer 【3】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 【4】GPT-3:Language Models are Few-Shot Learners 【5】大师兄:预训练语言模型之GPT-1,GPT-2和GPT-3 【6】数据科学人工智...
由OpenAI提出,是一种基于Transformer架构的预训练语言模型。与BERT不同,GPT模型采用了自回归的方式进行预训练,即通过上下文的左侧信息生成目标词语,能够很好地处理语言生成任务。GPT模型在文本生成、对话系统等领域展现了强大的能力,成为自然语言生成研究的一大突破。 四、T5模型简介 是Google于2019年提出的一种通用的文本...
(causal or autoregressive attention) gpt 词语接龙 representation of a given token depends only on the left context; encoder-decoder both tasks machine translation summarization models # 这个模型是以前不了解的,原来他们专门为翻译的 t5 bart """ """ encoder layer: encoding the contextual information (...
架构:T5也是基于Transformer架构,但与BERT和GPT不同,它采用了一种更通用的框架。T5将所有的自然语言处理任务都转化为文本到文本的转换任务,并在大规模数据上进行预训练。 特点:T5的设计使得它能够灵活地应用于各种自然语言处理任务,包括文本分类、机器翻译、问答系统等。它在多个任务上取得了优秀的性能。 应用:T5可以...
hidden_size) # token_embedding sample_text = 'time flies like an arrow' model_inputs = tokenizer(sample_text, return_tensors='pt', add_special_tokens=False) # forward of embedding module input_embeddings = token_embedding(model_inputs['input_ids']) # batch_size, seq_len, hidden_size ...
基于此,文章以大语言模型的三大技术路线BERT、T5和GPT系列为主要研究对象,首先总结其技术原理、优劣势与应用场景,然后梳理其赋能高阶思维培养、加强阅读理解能力以及提升写作与数学解题水平等教学应用场景,最后进一步探讨了当前大语言模型教育...
事实上,我在daleonai.com上写的很多惊人的研究都是建立在Transformer基础之上,比如AlphaFold 2,它是一种从基因序列中预测蛋白质结构的模型,以及GPT-3、BERT、T5、Switch、Meena等功能强大的自然语言处理(NLP)模型。你可能会说,他们不...
事实上，我在daleonai.com上写的很多惊人的研究都是建立在Transformer基础之上，比如AlphaFold 2，它是一种从基因序列中预测蛋白质结构的模型，以及GPT-3、BERT、T5、Switch、Meena等功能强大的自然语言处理(NLP)模型。你可能会说，他们不仅仅是遇到了……呃，先往下说吧。如果你想在机器学习，特别是自然语言处理...
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解、解释、操纵人类语言。近年来,随着深度学习技术的发展,预训练模型如BERT、GPT和T5等在NLP领域取得了重大突破,为我们处理自然语言数据提供了全新的可能性。
总体上看，过去这些年的 LLM 模型架构主要分为三大范式：仅编码器模型（如 BERT）、编码器 - 解码器模型（如 T5）、仅解码器模型（如 GPT 系列模型）。人们常常搞不清楚这些，并且对这些分类方法和架构有所误解。首先要理解的一点是：编码器 - 解码器模型实际上也是自回归模型。在编码器 - 解码器模型中，解码...