同样是 2018 年, 在 BERT 风靡 NLP 领域的时候, OpenAI 公司同样发布了自己的模型 GPT (Generative Pre- Training ), 发表在论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》中, 这是一个典型的 生成式预训练模型。这篇文章的标题叫“使用通用的预训练来提升语言的理解能力”。OpenAI 并没有...
与 BERT 模型相比,这些改变显著地提高了模型的性能; XLM:跨语言语言模型 (XLM) 探索了构建多语言模型的多个预训练目标,包括来自 GPT 的自回归语言建模和来自 BERT 的 MLM,还将 MLM 拓展到多语言输入,提出了翻译语言建模 (Translation Language Modeling, TLM)。XLM 在多个多语言 NLU 基准和翻译任务上都取得了最...
人工智能领域的自然语言处理(NLP)技术在近年来得到了蓬勃发展,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和GPT(Generative Pre-trained Transformer)作为代表性的NLP模型,已经被广泛应用于文本分类、情感分析、语义理解等领域。本文将从技术角度对BERT与GPT模型的应用进行介绍,并探讨如何进行性能监控以保证...
GPT和BERT都是基于神经网络的自然语言处理模型,但它们有以下不同点: 架构:GPT是一个生成式语言模型,它使用Transformer架构,只使用单向上下文进行预测;而BERT是一个双向的语言表示模型,也使用Transformer架构,使用双向上下文对输入文本进行编码。 预训练任务:GPT使用了一个语言建模任务来预训练参数,即如果给定前面的文本,...
BERT:是一种Auto-Encoding(自编码)的语言模型。它也可以看作是Transformer model的Encoder部分,在输入端随机使用一种特殊的[MASK]token来替换序列中的token,这也可以看作是一种noise,所以BERT也叫Masked Language Model。 BART:吸收了 BERT 的 bidirectional encoder 和 GPT 的 left-to-right decoder 各自的特点;建...
GPT 是 Generative Pre-Training 的缩写,它的参数量特别大,如下图所示,它的参数量是 BERT 的4.5倍左右 BERT 是 Transformer 的 Encoder,GPT则是 Transformer 的 Decoder。GPT 输入一些词汇,预测接下来的词汇。其计算过程如下图所示。 我们输入单词 “潮水”,经过许多层的 self-attention 后得到输出 “退了”。再...
对于BERT与GPT等大型模型,模型压缩是一种有效的性能优化方式。可通过剪枝、量化等方法减小模型体积,加快推理速度。 使用模型压缩工具对BERT模型进行压缩 加载原始BERT模型 初始化DistilBERT配置 使用DistilBERT配置初始化DistilBERT模型 将原始BERT模型参数复制到DistilBERT模型中 ...
例如,像GPT-2的词汇表大小为50257 = 256 + <EOS> + 50000 mergers,<EOS>是句子结尾的特殊标记。 2.2 WordPiece WordPiece,从名字好理解,它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm,很多著名的Transformers模型,比如BERT/DistilBERT/Electra都使用了它。
BERT、GPT两者对比 通过BERT、GPT两者基础逻辑对比，其实非常好理解两者的差异。在GPT3“出圈”之前，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...
GPT系列模型由OpenAI开发,以其强大的语言生成能力而备受瞩目。与BERT不同,GPT系列采用的是单向Transformer解码器架构,专注于语言生成任务。 GPT模型在生成文本时,从左到右依次处理输入序列,根据已生成的前文信息来预测下一个单词。这种自回归的生成方式,使得GPT能够生成连贯、自然的文本,在文本创作、对话系统、故事生成...