Transformer的代码实现 以下是基于PyTorch实现的简单Transformer编码器示例: importtorchimporttorch.nnasnnclassTransformerModel(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,d_model,nhead,num_encoder_layers,dim_feedforward,max_len=5000):super(TransformerModel,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_...
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...
GPT和BERT在使用场景上有明显的不同: 总结 自从今年GPT-3语言模型问世,关于语言AI新能力的讨论,就在自然语言处理(NLP)和机器学习的圈子里热闹非凡。 其实,NLP的这些进步,早在2018年就开始酝酿了。那一年,两个大型深度学习模型横空出世:一个是Open AI的GPT(生成预训练),一个是Google的BERT(Transformer的双向编码器...
首先在语言模型领域中,纯Transformer编码器的BERT模型[2]在语义分析,句子预测和实体识别等任务中达到了业界里顶尖的效果,而纯Transformer解码器的GPT-3[3]则实现了让人类无法识别真假的生成文字。在语音识别中,Transformer解码器与卷积编码器交互的Conformer网络[4]也成为了主流的语音识别模型。在计算机视觉领域中,视觉Tr...
BERT masking GPT大模型(全称是Generative Pre-training Transformer)技术是一种使用自回归模型进行语言建模的预训练模型,和Bert一样它也采用了Transformer架构,并使用了大量未标记的文本进行预训练。 GPT的特点在于它能够自动地生成自然语言文本,可以用于文本生成、对话系统等任务。它采用了无监督的预训练方法,不需要人工...
GPT 和 BERT GPT 使用了 Transformer 架构的一种变体,即它使用了基于多层 Transformer 解码器的语言模型。其原论文提供了一种预训练的架构,其模块仅有 12 层的 Transformer 解码器。每个模块都有 768 的隐藏大小和 12 个自注意头。权重是在 BooksCorpus 上训练的。这使其可生成 p(wi |history),一次一个词...
【新智元导读】本文首先详细介绍Transformer的基本结构,然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接,看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话,一定会知道,RNN有两个很明显的问题 ...
【新智元导读】本文首先详细介绍Transformer的基本结构,然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接,看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话,一定会知道,RNN有两个很明显的问题 ...
GPT-1提出不久就被Google提出的BERT采用更大的模型更大的数据集给超过了,前面提到GPT采用的是Transformer的解码器结构,而BERT采用的是编码器结构,那在GPT的基础上,肯定不能选择换回编码器结构,不然就承认被超越了,前面也提到GPT是预测下一个词,其保证条件概率最大化,这个相比于BERT能看到前后信息而言难度更大,但相...
【新智元导读】本文首先详细介绍Transformer的基本结构,然后再通过GPT、BERT、MT-DNN以及GPT-2等基于Transformer的知名应用工作的介绍并附上GitHub链接,看看Transformer是如何在各个著名的模型中大显神威的。 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话,一定会知道,RNN有两个很明显的问题 ...