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。 BERT模型结构 BERT的结构...
虽然GPT1出现的时间比BERT早,但BERT的影响力貌似更大一下,所以我们以BERT为引子介绍transformer的基本结构 gemm-like算子 宏观上看BERT的结构非常简单,Base和Large模型分别由基础的transformer block重复12次和24次组成 BERT-base和BERT-large transformer block详细结构网上资料很多,这里尝试从数据流角度进行介绍。如下所...
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。 从2017年发展到现在,基本可以判定Decoder-Only路线...
The proposal of encoder-only Transformer module not only effectively alleviates the complexity and learning convergence problems of the model, but also improves the detection accuracy. We conduct sufficient experiments on the MS COCO object detection dataset and Cityscapes object detection dataset, and ...
Decoder-Only架构,也被称为生成式架构,仅包含解码器部分,没有编码器。这种架构通常用于生成任务,如文本生成、对话系统等。其代表模型是GPT(Generative Pre-trained Transformer),它通过预测下一个单词来生成文本,具有自回归生成的特点。 工作原理:Decoder-Only架构的核心是自回归生成机制,即模型通过输入序列的已知部分来...
Transformer架构:整体来看可以分为四个大的部分: 输入部分; 输出部分; 编码器部分(N); 解码器部分(N); 输入部分主要分为: 文本嵌入层部分:无论是源文本嵌入还是目标文本嵌入,都是为了将文本中词汇的数字表示转变为向量表示, 希望在这样的高维空间捕捉词汇间的关系. class Embedding(nn.Module): def __init__...
大模型(Large Language Model,LLM),目前一般指百亿参数以上的语言模型,主要面向文本生成任务。而"encoder-only"和"decoder-only"是两种不同的架构,它们都基于Transformer模型,但在处理输入和生成输出的方式上有所不同。 在Transformer 模型中,编码器(Encoder)负责理解和提取输入文本中的相关信息。这个过程通常涉及到处理...
Transformer 统治 AI 7 年,但它的终结者来了? 我们今天就来拆解现状 + 未来趋势! 56 0 05:03 App 聊聊多模态大模型的瓶颈 334 0 01:23 App 《人工智能生成合成内容标识办法》出台,未来内容创作者何去何从?AI将成为二等公民? 53 0 03:44 App 调侃人工智能:有多少“人工”就有多少人工智能 101 0 03...
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...
This section introduces the concepts of decentralized learning and the BERT transformer model. Related work Multi-task learning has been considered for peer-to-peer and Federated Learning (FL). In FL, the most commonly studied approach is keeping one model part or module stored locally on the ag...