GPT-2 以其强大的文本生成能力而闻名，而 BERT 则以其出色的语义理解能力而著称。近年来，研究人员开始...
语言模型:Bert和GPT-2虽然都采用transformer,但是Bert使用的是transformer的encoder,即:Self Attention,是双向的语言模型;而GPT-2用的是transformer中去掉中间Encoder-Decoder Attention层的decoder,即:Masked Self Attention,是单向语言模型。 结构:Bert是pre-training + fine-tuning的结构;而GPT-2只有pre-training。 输入...
播放出现小问题,请 刷新 尝试 0 收藏 分享 0次播放 Bert与GPT-2:深度对比,差异和优势分析 小憨包豆豆 发布时间:28分钟前 关注 发表评论 发表 相关推荐 自动播放 加载中,请稍后... 设为首页© Baidu 使用百度前必读 意见反馈 京ICP证030173号 京公网安备11000002000001号...
GPT-2继续沿用了原来在GPT种使用的单向Transformer模型,而这篇文章的目的就是尽可能利用单向Transformer的优势,做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。 GPT-2的想法就是完全舍弃Fine-Tuning过程,转而使用一个容量更大、无监督训练、更加通用的语言模型来完成各种各样的任务。我们完...
GPT-2继续沿用了原来在GPT种使用的单向Transformer模型,而这篇文章的目的就是尽可能利用单向Transformer的优势,做一些BERT使用的双向Transformer所做不到的事。那就是通过上文生成下文文本。GPT-2的想法就是完全舍弃Fine-Tuning过程,转而使用一个容量更大、无监督训练、更加通用的语言模型来完成各种各样的任务。我们完全...
本文首先详细介绍Transformer的基本结构,然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接,看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话,一定会知道,RNN有两个很明显的问题 ...
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...
【新智元导读】本文首先详细介绍Transformer的基本结构,然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接,看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话,一定会知道,RNN有两个很明显的问题 ...
(tokenizer)# GPT2TokenizerFast(name_or_path='../dataset/gpt2', vocab_size=50257, model_max_length=1024, is_fast=True,# padding_side='right', truncation_side='right',# special_tokens={'bos_token': '<|endoftext|>', '...
解码/文本生成的场景 文本生成 seq2seq(机器翻译等) image caption:image2text """ decoding greedy search decoding: 重复性较高,diversity 不足,整体未必是最优解 beam search decoding: yt =argmax P(yt|y<t,x) (y<t = y1,2,,..,t-1) """model_ckpt='../dataset/gpt2'fromtransformersimport...