由于chatgpt的大火，GPT-3又进入到了人们的视野中，本文将通过使用text-embedding-ada-002（GPT-3的一个Embeddings，选择该模型是因为它价格适中且使用简单），与三种传统文本嵌入技术生成的嵌入的性能进行比较； GloVe（Pennington、Socher Manning，2014 年）、Word2vec（Mikolov ，2013 年）和 MPNet（Song ，2020 ...
因为既然BERT和GPT两者都是采用「预训练+微调」的范式,并且下游任务依然是分类、匹配、序列标注等等「经典」的NLP任务形式,那么像BERT模型这种更注重特征编码的质量,下游任务选一个合适的损失函数去配合任务做微调,显然比GPT这种以文本生成的方式去「迂回地」完成这些任务更加直接。 从BERT模型出来以后,「无监督训练+下...
由于chatgpt的大火,GPT-3又进入到了人们的视野中,本文将通过使用text-embedding-ada-002(GPT-3的一个Embeddings,选择该模型是因为它价格适中且使用简单),与三种传统文本嵌入技术生成的嵌入的性能进行比较;GloVe(Pennington、Socher Manning,2014 年)、Word2vec(Mikolov ,2013 年)和 MPNet(Song ,2020 年)。这些嵌入...
GPT使用的是Transformer模型,而BERT使用的是双向Transformer模型。 GPT的预训练数据来源是大量的网络文本数据,而BERT的预训练数据来源是两个大型语料库,包括Wikipedia和BooksCorpus。 GPT预训练过程中,采用了语言模型的方法,即通过预测下一个词来学习语言模型,而BERT预训练过程中采用了双向预测的方法,即通过预测句子中丢失...
由于chatgpt的大火,GPT-3又进入到了人们的视野中,本文将通过使用text-embedding-ada-002(GPT-3的一个Embeddings,选择该模型是因为它价格适中且使用简单),与三种传统文本嵌入技术生成的嵌入的性能进行比较;GloVe(Pennington、Socher Manning,2014 年)、Word2vec(Mikolov ,2013 年)和 MPNet(Song ,2020 年)。这些嵌入...
In conclusion, the comparison between BERT vs GPT 3 highlights the unique strengths of each model. BERT excels in understanding context, while GPT shines in generating text. Knowing these differences helps you choose the right tool for your needs. If you want to learn more about generative AI...
GPT和BERT采用Transformer进行特征提取. 很多NLP任务表明Transformer的特征提取能力强于LSTM, 对于ELMo而言, 采用1层静态token embedding + 2层LSTM, 提取特征的能力有限. 单/双向语言模型: 三者之中, 只有GPT采用单向语言模型, 而ELMo和BERT都采用双向语言模型. ...
BERT vs. GPT BERT,是以Transformer的Encoder作为核心模块,以双向的方式 GPT,是以Transformer的Decoder作为核心模块,从左到右的方式,该结构更适合与文本生成 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 具体模型结构:Masked Multi-Head Attention+ Add&LayerNorm+FeedForward+Add&LayerNorm ...
BERT-style vs GPT-style 在LLMs的进化过程中,形成了两大主要风格:BERT-style和GPT-style。 BERT-style(编码器架构):以BERT为代表,这类模型采用编码器(Encoder)架构,能够同时处理输入文本的上下文信息。BERT通过遮蔽语言模型(Masked Language Model, MLM)和下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP)两个任务进行预...
GPT预训练过程中,采用了语言模型的方法,即通过预测下一个词来学习语言模型,而BERT预训练过程中采用了双向预测的方法,即通过预测句子中丢失的词来学习语言模型。 GPT微调时,需要指定输入输出的语言模型任务,而BERT微调时,可以应用在多种任务上,例如文本分类、命名实体识别等。