GPT-1 使用 Transformer 的解码器进行特征提取。解码器使用 Masked Self-attention,由于掩码作用,GPT是一个单向模型,它只能依赖已生成的上文来预测下一个词。 🔨 Hyper-parameter# GPT1(Totalparameters:About100M)---Tokenizer:Bytepairencoding(BPE)Positional encoder:LearnedpositionembeddingsTransformer block:Decoder...
BERT的研究结论是:增大模型的尺寸可以让模型有更好的性能提升,即便下游任务数据集很小。 GPT1的研究结论是:模型在预训练后具有零样本学习能力,并且transformer的零样本学习要比lstm的零样本学习能力更强。 至此,BERT和GPT1形成了大语言模型的两个至关重要的结论,从此以后便开始了不断增大模型尺寸,不断在更多语料上...
环境安装,BERT、GPT、T5 性能测试,和横向对比【100亿模型计划】, 视频播放量 9.4万播放、弹幕量 254、点赞数 3389、投硬币枚数 2277、收藏人数 1577、转发人数 596, 视频作者 跟李沐学AI, 作者简介 BosonAI 联合创始人 - ,相关视频:40系太贵?双卡3090Ti机器学习平台如
BERT和GPT这两种预训练语言模型在自然语言处理(NLP)任务中各有侧重,它们分别被形象地描述为“完形填空”和“词语接龙”,这主要是因为它们在训练目标和方法上的差异。1. BERT:完形填空 • 训练目标:BERT的训练目标是完成类似完形填空的任务。具体来说,它通过在输入文本中随机遮挡一些词汇(用[MASK]标记替换),然后要...
09-1讲解-2.4BERT,GPT,ELMo的区别和优缺点是热门!从零解读GPT,GPT2,ELMo,BERT自然语言处理经典模型,看这个教程就够了!你真的懂了吗?NLP自然语言处理|GPT模型|ChatGPT的第19集视频,该合集共计20集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
6月11日下午,金融学院(浙商资产管理学院)在综合楼846举办了第240期钱塘金融学术论坛。西安交通大学管理学院胡楠教授应邀为学院师生作题为“大语言模型给经管研究带来的研究机遇和挑战——以Bert和ChatGPT为例”的学术报告。本次论坛由学术...
一种建立在GPT-2模型上的数据增强方法 使用基于双向编码器表征模型(bidirectional encoder representation from transformers,BERT)的过滤器过滤语义偏差较大的生成样本.本文方法实现了对训练集16倍扩充,与GPT-... 张小川,陈盼盼,邢欣来,... - 《智能系统学报》 被引量: 0发表: 2024年 A Lightweight Multilingual...
3️⃣LayerNorm调节:把PostNorm换成GPT大模型训练常用的PreNorm(残差分支作用更显著,训练较稳定),又给embedding层之后加了个layer norm(很多LLM的常见操作)4️⃣FFN的激活函数:从LLaMa开始,大模型们都用SwiGLU这种GLU类型的FFN结构和激活函数,ModernBERT也把GELU改成了GeGLU...
性能恐怖的BERT新变体:用0.3%神经元实现与BERT模型参数推理,实现78倍加速 431 0 09:13 App 小潘AI·02|比GPT的实时语音聊天机器人还要厉害的sesame模型,效果直接把我惊呆了! 269 0 01:11 App 小模型开发计算资源有限? 最简单高效的创新来了 全新预训练技术打通任督二脉 123 0 08:54 App MemNet 03:...
1. 简述GPT和BERT的区别2. 讲一下GPT系列模型是如何演进的?3. 为什么现在的大模型大多是decoder-only的架构?4. 讲一下生成式语言模型的工作机理5. 哪些因素会导致LLM中的偏见?6. LLM中的因果实语建模与掩码语言建模有什么区别?7. 如何减轻LLM中的“幻觉”现象?8. 解释ChatGPT的“零样本”和“少样本”学习...