BERT由Google于2018年10月提出,是继Word2Vec、ELMo、GPT之后的一个里程碑式模型。它基于Transformer的Encoder结构,通过双向掩码语言模型(Masked LM)和句子级任务(Next Sentence Prediction)进行大规模预训练,在11项NLP任务上创造了当时的最佳成绩,推动了"预训练+微调"范式在NLP领域的广泛应用。 B
Decoder-Only GPT系列 文本生成、机器翻译 生成能力强,擅长创造性写作 无法直接处理输入编码 Encoder-Only BERT系列 文本分类、情感分析 语义理解能力强,处理速度快 无法生成输出序列 Encoder-Decoder T5、盘古NLP 机器翻译、对话生成 能处理输入输出不一致的任务 模型复杂度高,计算资源消耗大 五、结语 大语言模型的三大...
Encoder-only是以Bert为代表的模型及其衍生优化版本为主,那就以Bert为例来学习Encoder-only架构;BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种在自然语言处理(NLP)领域引起巨大轰动的预训练语言模型,由Google于2018年提出。其核心原理是结合了Transformer架构和双向语言模型预训练策略,使得模型能够更好...
代表模型是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),通过双向注意力机制捕捉丰富的上下文信息。 工作原理:Encoder-Only架构利用编码器对输入序列进行编码,提取其特征和语义信息。在BERT模型中,采用双向注意力机制,能够同时关注序列中的前后词语,从而获得更全面的上下文理解。此外,BERT还使用掩码语言模型(M...
由Transformer论文衍生出来的大语言模型,主要有三条技术路线。 Encoder-Only:以谷歌的BERT为代表。 Encoder-Decoder:以Meta的BART、谷歌的T5、清华大学的GLM为代表。 Decoder-Only:以OpenAI的GPT、谷歌的Bard、Meta的LLaMA、DeepMind的Chinchilla、Anthropic的Claude为代表。
BERT pre-trained models have been crucial to advancing state-of-the-art natural language processing. Beyond their performance as engineering tools, BERT models have garnered interest from linguists and cognitive scientists as objects deserving of scientific inquiry. This chapter begins with a brief ...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):一个预训练的语言表示模型,通过双向Transformer编码器来捕捉单词的上下文信息。 Decoder-Only(仅解码器) 1. 定义与用途 Decoder-Only模型则是指那些只包含解码器部分的模型。这类模型通常用于生成输出序列,但它们不依赖于显式的编码器来生成这个序列;相反,它...
Encoder-Only架构的大模型有谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4等。其中,BERT是基于Encoder-Only架构的预训练语言模型。GLM4是智谱AI发布的第四代基座大语言模型,该模型在IFEval评测集上,在Prompt提示词跟随(中文)方面,GLM-4达到了GPT-4 88%的水平。
本文探讨了在大规模语言模型(LLM)中Encoder-only与Decoder-only架构的区别及其主流原因。首先,介绍了Encoder-only(如BERT)和Decoder-only(如GPT)两种架构的基本概念及其应用场景。Encoder-only模型主要用于理解和提取输入文本信息,而Decoder-only模型主要用于预测下一个输出的内容。
本课程是浙江大学《大模型原理与技术》视频课程的第二章的第一节,将对经典的基于Encoder-only架构的大语言模型Bert, Roberta, Albert展开介绍。本部分内容对应浙江大学开源教材《大模型基础》的2.3节。开源教材可以从 大家可以从Github链接 https://github.com/ZJU-LLMs/Foundations-of-LLMs 上进行下载。