2. BERT 和 GPT 的区别 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): 仅使用 Transformer 的编码器部分。 使用双向掩码策略,这意味着 BERT 在预测一个词时会同时考虑该词前后的上下文信息。具体来说,BERT 通过掩盖(masking)部分单词来训练模型,让模型在上下文中预测这些掩码的位置。 双向掩码能够增...
BigBird 通过使用线性扩展的稀疏注意力形式来解决这个问题。这允许上下文从大多数 BERT 模型中的 512 个 token 大幅扩展至 BigBird 中的 4096 个。这在需要保留长依赖性的情况下特别有用,例如在文本摘要中。 参考:PyTorch研习社
现有的AI网络分为三类,encoder-decoder(标准的 Transformer),encoder(BERT),decoder-only(GPT),因此弄清楚这三种结构的划分依据是很重要的。 事实上,每个模型的结构选择都是根据其训练目标的特点: 对…
GPT厉害的点是在生成任务上对于Bert系列碾压式的效果,同时在判别式任务也可以和Bert旗鼓相当。 T5 那有没有既有encoder又有decoder的模型呢?还真有-T5模型就是既有encoder又有decoder,其在判别式任务上的效果与Bert相当,但是在生成式任务上效果实际可能并没有同尺寸decoder-only模型好。 下面针对这三种类型:encoder-...
推理加速: 知识蒸馏:BERT→TinyBERT(体积/12,速度/7.5倍) 量化部署:FP16→INT8(NVIDIA TensorRT优化) 可信生成: 引用溯源:生成文本标注来源段落(如Newsela数据清洗) 道德约束:InstructGPT的RLHF对齐技术Encoder-Decoder 架构已成为生成式AI的核心范式,其应用正从单一模态向跨模态智能演进。随着大模型(如GPT-4、PaLM...
BERT系列模型是Encoder-Only架构的代表,它们已被广泛应用于文本分类、命名实体识别等任务中。 三、Encoder-Decoder架构 核心概念:Encoder-Decoder架构结合了编码器和解码器两部分,先通过编码器将输入序列编码为固定长度的向量表示,再由解码器基于该表示生成输出序列。这种架构通常用于序列到序列(Seq2Seq)任务,如机器翻译...
1. 什么是Transformer 《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系统,文本摘要和语音识别等...
第一个基于 Transformer 架构的 encoder-only 模型是 BERT。encoder-only 模型仍然主导着 NLU(Natural Language Understanding)任务(例如文本分类、命名实体识别和问题解答)的研究和行业。接下来简单介绍一下 BERT 模型及其变体: 1. BERT BERT 的预训练目标有两个:预测文本中的 mask token;确定一个文本段落是否紧跟着...
Bert模型虽然很火,但是模型太大,要想更好的使用的话需要让模型变小。 最原始的知识蒸馏当然可以直接应用在Bert上,但是原始的方法是让student模型去学习teacher模型输出的概率分布。而作为一个深层模型,在中间层次上的信息也很丰富,如何利用这部分的信息呢?这就是论文所提出的方法。
从模型结构上看,MASS就像是BERT(左边)+GPT(右边),通过去预测被屏蔽掉的连续片段,但是decoder不直接接受没有被屏蔽掉的token作为输入(decoder会MASK这些token),而是接受encoder的编码结果,能迫使encoder更好的理解被屏蔽掉的连续片段的语义,同时要求decoder更多的依赖于encoder输出的表征而不是目标文本之前的token,迫使deco...