BERT的核心创新是其使用了双向编码器的思想,相比于之前单向的语言模型(如GPT),BERT能同时利用上下文信息。 论文链接:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 一、BERT整体架构 BERT由Transformer中的encoer组成,其中BERT模型有多个版本,主要有BERT-Base和BERT-Large。BERT-Base包...
摘要:大语言模型(Large Language Model)是用于描述海量文本的向量表示和生成概率的自然语言处理技术,随着近来其代表性产品ChatGPT因良好的生成、理解、逻辑推理与对话等能力而受到教育领域的广泛关注,大语言模型的教育应用研究也进入了大众...
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为自然语言处理(NLP)领域的明星。这些模型不仅具备强大的语言理解和生成能力,还在多个应用场景中展现出卓越的性能。本文将从BERT与GPT两大风格模型出发,深入探讨LLMs的进化历程及其背后的技术原理。 BERT-style vs GPT-style 在LLMs的...
更多关于的Transformer可以看文章:ChatGPT与Transformer(无公式版) 而在目前的“猜概率”游戏环境下,基于大型语言模型(LLM,Large Language Model)演进出了最主流的两个方向,即Bert和GPT。 其中BERT是之前最流行的方向,几乎统治了所有NLP领域,并在自然语言理解类任务中发挥出色(例如文本分类,情感倾向判断等)。 而GPT方...
随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域扮演了越来越重要的角色。它们不仅在语义理解、文本生成方面取得了显着的成果,还推动了人机交互、内容创作等多种应用的变革。本文将探讨大语言模型的主流架构,帮助大家深入理解这些模型的工作机制。
5. 模型规模：BERT模型有两个规模变种，分别是BERT-base和BERT-large。BERT-base具有12个Transformer层，而BERT-large则有24个层，后者具有更多的参数并提供更深层次的语言表示。6. 开源：BERT模型和训练代码是开源的，可以在多种语言上进行训练和使用，这促进了研究社区和工业界对其的快速采纳和发展。7. 输入和...
从BERT-Base到BERT-Large的过程中，模型性能得到了很大提升，但是我们发现当模型参数一旦超过了3.36亿个，收敛的效果就会变得非常差。一个有效的解决办法就是，如在GPT2中，我们将Layer Normalization和Residual Connections交换位置，这样当我们将参数从3.3亿个扩充到7.5亿个的时候，系统的收敛效果是越来越好的。(如...
LLM(Large Language Model) 泛指参数量巨大的语言模型(如百亿、千亿级参数)。 MoE(Mixture of Experts) 模型由多个“专家”子网络组成,动态选择部分参数激活(如Switch Transformer)。 3. 训练与优化技术 预训练(Pre-training) 在大规模无标签数据上训练模型,学习通用表征(如掩码语言建模)。
GPT, short for Generative Pre-trained Transformer,is a widely known and influential large language model developed by OpenAI. It is designed to generate human-like text by predicting the next word or token in a sequence based on the context provided. GPT utilizes the transfo...
BERT LARGE:在BERT BASE基础上扩大参数量,达到了当时各任务最好的结果(340M parameters) BERT Output BERT会针对每一个位置输出大小为hidden size的向量,在下游任务中,会根据任务内容的不同,选取不同的向量放入输出层 pooler output 例如,在诈骗邮件分类任务中,我们会将表示句子级别信息的[CLS] token所对应的向量,...