GPT(Generative Pre-trained Transformer)不用多做介绍,它采用的是自回归的建模方式,可以看作是Transformer的Decoder部分。现在的LLAMA等模型也是这种架构。 BART:结合BERT和GPTBART(Bidirectional and Auto-Regressive Transformers)是BERT和GPT的结合体,相当于完整的Transformer。这种设计融合了两种模型的优点,因此在过去一段...
BERT 利用掩码机制构造了基于上下文预测中间词的预训练任务, 相较于传统的语言模型建模方法, BERT 能进一步挖掘上下文所带来的丰富语义,这在很大程度上提高了自然语言处理任务的任务性能。 BERT 模型的预训练和优调示例。 BERT 所采用的神经结构由多层 Transformer 编码器组成, 这意味着在编码过程中, 每个位置都能获得...
BART使用标准的基于Transformer的神经机器翻译架构,结合了BERT的双向编码器和GPT的从左到右解码器的特点。 研究发现,BART在文本生成任务中表现尤为出色,同时也适用于理解任务。它在GLUE和SQuAD任务中与RoBERTa表现相当,并在一系列抽象的对话、问答和摘要任务中取得了新的最先进结果,显示出高达6ROUGE的增益。此外,BART还在...
它也可以看作是Transformer model的Encoder部分,在输入端随机使用一种特殊的[MASK]token来替换序列中的token,这也可以看作是一种noise,所以BERT也叫Masked Language Model。 BART:吸收了 BERT 的 bidirectional encoder 和 GPT 的 left-to-right decoder 各自的特点;建立在标准的 seq2seq Transformer model 的基础之...
BERT，基于Transformer的编码器，通过掩码语言模型和下一句预测进行预训练，适用于理解任务；而GPT则源自Transformer的解码器，采用生成式预训练，擅长生成和理解。T5和BART作为编码器-解码器模型，提供了更通用的文本转换能力。这些模型的核心在于上下文相关嵌入层，它们通过编码器的上下文注意力捕捉语义信息。预...
此外,bert受到完形填空的启发,通过 “masked language model” (MLM)预训练目标来缓解前面提到的单向性约束。masked语言模型从输入中随机掩码一些符号,并且目标是仅仅基于上下文来预测掩码词的原始词汇id。不同于left-to-right模型的预训练,MLM目标使得表示能够融合上下文,从而预训练一个深层的双向transformer。除了掩码...
GPT-2是GPT的升级版本,其最大的区别在于规模更多,训练数据更多,GPT是12层的transformer,BERT最深24层transformer,GPT-2则是48层,共有15亿个参数。其次,相比于BERT,GPT-2没有采用双向的transformer,依旧采用单向transformer。再次,在预训练阶段,GPT-2采用了多任务的方式,每一个任务都要保证其损失函数能收敛,不同的...
BERT针对的是自然语言的理解,GPT是自然语言的生成。既然构造大模型的初衷是为了合众归一,那么能不能将它们汇总到一起?我们在2021年提出一个新的语言模型叫CPT,将理解任务和生成任务合并到一起。CPT是一个非对称的Transformer模型结构,该结构由一个Encoder(任务间共用)和两个Decoder(一个面向理解,一个面向生成)组成,...
BERT:是一种Auto-Encoding(自编码)的语言模型。它也可以看作是Transformer model的Encoder部分,在输入端随机使用一种特殊的[MASK]token来替换序列中的token,这也可以看作是一种noise,所以BERT也叫Masked Language Model。 BART:吸收了 BERT 的 bidirectional encoder 和 GPT 的 left-to-right decoder 各自的特点;建...
BERT:是一种Auto-Encoding(自编码)的语言模型。它也可以看作是Transformer model的Encoder部分,在输入端随机使用一种特殊的[MASK]token来替换序列中的token,这也可以看作是一种noise,所以BERT也叫Masked Language Model。 BART:吸收了 BERT 的 bidirectional encoder 和 GPT 的 left-to-right decoder 各自的特点;建...