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同样一份英文试卷丢给这三个模型预训练框架，GPT能通过预测下一个词来做题，通过大量写作练习来准备考试，BERT则擅长通过词句之间关系来做题，通过理解去考试，其复习资料主要源于课本和维基百科，T5则擅长将题目形式化，比如将每个文本处理问题都看成“Text-to-Text”问题 ，所有题都在一个框架下解答，具有较为强大...
GLM 的预训练框架是一种自回归填空的方法，集成了 GPT 和 BERT 这两种预训练框架的优势，既能够实现单...
大模型架构 GLM BERT GPT LLaMA 自从ChatGPT问世以来,大模型取得了迅猛的发展。不仅是在ChatGPT本身这一自然语言处理领域取得了重要进展,而且在视频领域也有令人瞩目的大模型,比如DINOv2,它可以对视频图像进行语义理解。此外,SAM是一种能够对场景进行细粒度分割的模型。这些进展显示出我们正处于一个新的范式拐点,即大...
Transformer 机器学习模型架构,迅速席卷了整个人工智能研究领域,成为自然语言处理等相关研究的主要方法,2018 到 2020 年,业内先后出现了 BERT、GPT/GPT-2/GPT-3、T5 等基于大规模无标注数据自监督学习的大规模预训练算法,可以说 2018-2020 年是大模型的算法创新年,在这段时间,智谱 AI 研发了属于自己的算法 GLM...
来自:ChallengeHub 1 LLama 2 Palm 3 GLM 4 BLOOM 5 GPT GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构,并对 Transformer Decoder 进行了一些改动,原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构,GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention,如下图所示:
GPT,本质上是一个从左到右的语言模型,常用于无条件生成任务(unconditional generation);BERT则是一个自编码模型,擅长自然语言理解任务(NLU,natural language understanding tasks),常被用来生成句子的上下文表示;T5(全称为Transfer Text-to-Text Transformer )则是 encoder-decoder ,是一个完整的Transformer结构,包含一个...
本文主要为第一部分经典论文学习,而相关的工作众多(如图),一一阅读并不现实,因此本文选择持续性最高的OpenAI系列和Google系列,以及近期影响力比较大的LLaMA,最后是中文适配比较好的GLM和ChatGLM。 10B以上大模型(黄色为开源) 此外,本文阅读需要一定的NLP基础概念,比如知道什么是BERT和Transformer、什么是Encoder-Decoder...
在自然语言处理领域,LLaMA、Palm、GLM、BLOOM和GPT这五个模型都是非常优秀的语言模型,它们各自具有独特的特点和优势。下面我们将从模型结构的角度出发,对这五个模型进行对比分析。一、LLaMA模型LLaMA(Large Language Model Family of AI)是一个大型语言模型家族,旨在为研究人员和开发人员提供一系列不同大小和能力的语言...
LLM底座模型:LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT结构对比 1 LLama [GPT3] 使用RMSNorm(即Root Mean square Layer Normalization)对输入数据进行标准化,RMSNorm可以参考论文:Root mean square layer normalization。 [PaLM]使用激活函数SwiGLU, 该函数可以参考PALM论文:Glu variants improve transformer。