AI: GPT与BERT两大自然语言处理模型的比较 近年来,人工智能领域的两大重要模型——GPT(Generative Pre-trained Transformer)和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)引起了广泛的关注。这两个模型在自然语言处理(NLP)领域表现出色,但它们在架构、训练方法和应用场景上有显著的差异。本文将深入探讨...
与GPT这种单向的纯解码器模型不同,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型[2]则是一个双向的纯编码器模型,其结构是由Transformer解码器组成(图7)。BERT的核心思想与GPT类似,都是基于在海量文本数据中进行无监督的预训练,之后用户根据具体任务再做微调。但与GPT的自生成模式不同,BERT做的更多...
这种能力使得BERT在许多NLP任务中都表现出了优秀的性能。GPT模型:GPT(Generative Pretrained Transformer)也是一种基于TRANSFORMER的模型,但它主要被用于生成任务,如文本生成和摘要生成等。GPT使用了一种称为“masked language model”的训练方法,这种方法通过掩盖一部分输入序列,然后让模型尝试预测这些被掩盖的部分,来提高模...
BERT和GPT虽然都是基于Transformer的预训练语言模型,但在应用场景和生成方式上存在一些差异。BERT更适用于理解型任务,如情感分析、问答和语义匹配等,而GPT更适用于生成型任务,如机器翻译、文本摘要和对话系统等。此外,BERT采用双向训练方式,能够更好地理解上下文含义;而GPT采用自回归生成方式,能够更好地生成连贯的文本内...
采用的是Transformer的编码器结构,每一个编码器输入和输出维度是一致的,BERT有两个版本,BERT_Base版本和GPT一样采用12层,维度是768,参数大小约110M,BERT_Large采用24层,维度选择1024。这里Base版本估计是为了和GPT比较,而后面Large应该是对应的数据集更大而设大的。
GPT-1提出不久就被Google提出的BERT采用更大的模型更大的数据集给超过了,前面提到GPT采用的是Transformer的解码器结构,而BERT采用的是编码器结构,那在GPT的基础上,肯定不能选择换回编码器结构,不然就承认被超越了,前面也提到GPT是预测下一个词,其保证条件概率最大化,这个相比于BERT能看到前后信息而言难度更大,但相...
该研究团队在 Transformer 已占主导地位的三个任务上对 Monarch Mixer 和 Transformer 进行了比较:BERT 风格的非因果掩码语言建模任务、ViT 风格的图像分类任务、GPT 风格的因果语言建模任务。 在每个任务上,实验结果表明新提出的方法在不使用注意力和 MLP 的前提下均能达到与 Transformer 相媲美的水平。他们还在 BERT...
人工智能-卷积神经网络-部分代码 · 35篇 importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFimporttransformersfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoConfig,AutoModelimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportmath# default: 100mpl.rcParams['figure.dpi']=150""" decode...
Transformer的代码实现 以下是基于PyTorch实现的简单Transformer编码器示例: importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformerModel(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,d_model,nhead,num_encoder_layers,dim_feedforward,max_len=5000):super(TransformerModel,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_...
而GPT方向则较为薄弱,最知名的玩家就是OpenAI了,事实上在GPT3.0发布前,GPT方向一直是弱于BERT的(GPT3.0是ChatGPT背后模型GPT3.5的前身)。 上图是Transformer的一个网络结构图,Bert的网络结构类似于Transformer的Encoder部分,而GPT类似于Transformer的Decoder部分。单从网络的组成部分的结构上来看,其最明显的在结构上的...