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。单从网络的组成部分的结构上来看,其最明显的在结构上的...
GPT的训练相对于BERT有以下不同之处: GPT使用的是Transformer模型,而BERT使用的是双向Transformer模型。 GPT的预训练数据来源是大量的网络文本数据,而BERT的预训练数据来源是两个大型语料库,包括Wikipedia和BooksCorpus。 GPT预训练过程中,采用了语言模型的方法,即通过预测下一个词来学习语言模型,而BERT预训练过程中采用...
双向TransformerBERT采用的是不经过Mask的Transformer,也就是与Transformer文章中的Encoder Transformer结构完全一样:GPT中因为要完成语言模型的训练,也就要求Pre-Training预测下一个词的时候只能够看见当前以及之前的词,这也是GPT放弃原本Transformer的双向结构转而采用单向结构的原因。BERT为了能够同时得到上下文的信息,而不是...
BERT和GPT虽然都是基于Transformer的预训练语言模型,但在应用场景和生成方式上存在一些差异。BERT更适用于理解型任务,如情感分析、问答和语义匹配等,而GPT更适用于生成型任务,如机器翻译、文本摘要和对话系统等。此外,BERT采用双向训练方式,能够更好地理解上下文含义;而GPT采用自回归生成方式,能够更好地生成连贯的文本内...
Transformer是有谷歌2017年发布的论文《Attention is All You Need》提出,模型结构为Encoder-Decoder,随着对模型的研究,发展出了两个主流模型,即以BERT为代表的仅Encoder的模型,和以GPT为代表的仅Decoder模型。本文将介绍这三大主流框架的结构及其原理,和分别的适用场景。
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,预测下一个单词是什么;而BERT则使用了两个任务:掩码语言模型任务和下...
bert 的原理可能无法一直记得很清楚,但我们只需要记得 bert 的作用,简单来说可以理解为 transformer 中的 encoder,给定一个句子(或词汇),输出该句子(或词汇)的 embedding 表示: 注意:这里图片中中文的例子是用“词”作为输入,但是更推荐用中文的 “字”作为输入,因为中文的“字”是有限的,而“词”理论上是无穷...
BERT 与GPT这种单向的纯解码器模型不同,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型[2]则是一个双向的纯编码器模型,其结构是由Transformer解码器组成(图7)。BERT的核心思想与GPT类似,都是基于在海量文本数据中进行无监督的预训练,之后用户根据具体任务再做微调。但与GPT的自生成模式不同,BERT做...
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BERT的（GPT3.0是...
2.3 GPT、BERT和Transformer架构之间的联系 GPT、BERT和Transformer架构之间的联系如下: 基础架构:GPT和BERT都基于Transformer架构,该架构通过自注意力机制捕捉序列中的长距离依赖关系,实现强大的语言理解和生成能力。 预训练任务:GPT通过大规模的自然语言处理任务进行预训练,实现了强大的语言生成能力。BERT通过Masked Language...