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
BERT是由Google推出的双向编码表征模型,其主要特点包括: 双向编码:BERT通过同时考虑句子的前后文信息,获得更全面的上下文理解。 掩码语言模型(MLM):BERT在预训练时,通过掩盖部分单词并预测这些单词,增强了模型的语义理解能力。 预训练和微调:与GPT类似,BERT也采用预训练和微调的方式,但其预训练任务更加多样。 2. 技术...
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...
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。 它的原理非常接近BPE,不同之处在于,它在做...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,旨在通过双向训练来捕捉文本中的上下文信息。与GPT等模型不同,BERT在训练时同时考虑了文本的左信息和右信息,从而能够更好地理解上下文含义。这一特点使得BERT在许多NLP任务中取得了显著的性能提升。BERT的基本结构与...
应用： BERT在自然语言处理任务中取得了显著的成功，包括文本分类、命名实体识别、问答等。2. GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）：概述： GPT-3是由OpenAI开发的巨大规模的预训练语言模型，它是GPT系列的第三代。GPT-3拥有1750亿个参数，是迄今为止最大的预训练语言模型之一。特点：巨大规模： GPT-3...
主题：gpt相对于bert的优缺点分别是什么1 GPT（Generative Pretrained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）都是自然语言处理领域非常重要的技术成果。从优点方面来看，GPT的一个显著优势在于其生成能力。GPT就像是一位富有创造力的作家，它能够根据输入的提示生成连贯、富有逻辑的文本...
简介:bert GPT 预训练模型详解 近年来,由于预训练模型(Pretrained Models, PTMs)的蓬勃发展,“预训练(pretrain)+微调(finetune)”成为了AI模型开发领域的标准范式。预训练模型的作用可想而知,它极大推进了AI的落地,让AI模型的开发从手工作坊模式走向工厂模式,快速适应AI市场的定制化需求。但它绝非一个空降神器,预...
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）是OpenAI于2020年提出的一种大规模预训练模型。作为GPT系列的第三代产品，GPT-3的模型参数量达到了1750亿，是当时世界上最大的预训练模型。与BERT不同，GPT-3采用单向解码器进行预训练。预训练与微调 GPT-3的训练同样分为预训练和微调两个阶段。预训练阶段，GPT-3...
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...