BERT证明，您可以在未标记的数据上建立非常好的语言模型，比如从Wikipedia和Reddit中提取的文本，并且这些大型的“基础”模型可以与特定领域的数据相适应，适用于许多不同的用例。最近，OpenAI创建的模型GPT-3生成真实文本的能力让人们大吃一惊。谷歌搜索去年推出的Meena是一个基于变形金刚的聊天机器人(akhem，对话代理)...
BERT 使用 Transformer 的编码器进行特征提取。编码器使用Self-attention 可以根据单词左右的双向环境来理解单词的上下文。 与GPT 单向理解不同,BERT 通过 Masked LM 对输入 Tokens 进行随机掩码。将文本内容随机的按照一定比例替换为[MASK]标识符。针对掩码内容预测训练达到语义理解的目的。
《GPT Understands, Too》的论文提出了一种名为 P-tuning 的新方法来自动搜索连续空间中的 prompt,以提高 GPT 模型的自然语言理解能力。实验结果表明,利用 P-tuning 方法,GPT 的自然语言能力可以匹敌 BERT。而且,P-tuning 还可以提高 BERT 在 few-shot 和监督场景下的性能。 P-tuning考虑了如下形式的模版: P-...
BERT:包含12层或24层的Transformer编码器结构,每一层都有多头注意力机制和前馈神经网络。这种结构使得BERT能够捕捉到文本的双向信息,从而在处理自然语言任务时表现出色。 GPT:包含12层或24层的Transformer解码器结构,但每一层只有多头注意力机制(在自注意子层中,它对所有已知的信息进行遮掩,但处理方式与BERT有所不同)...
聚焦AI和个人IP成长,AI入门、AI 提示词 3种大模型“幻觉”现象,你可能从未注意过 | 大模型,如 GPT 系列、BERT 等,已经深入人们的生活和工作中,但你是否注意到,在这些强大的 AI 模型背后,隐藏着一些“幻觉”?这些看似完美的工具有时也会犯错,甚至给出意料之外的结果。在你将它们视为万能助手之前,了解这些“幻...
近年来,预训练的语言模型,如 BERT 和 GPT-3,在自然语言处理 (NLP) 中得到了广泛应用。通过对大量文本进行训练,语言模型获得了关于世界的广泛知识,在各种 NLP 基准测试中取得了强劲的表现。 然而,这些模型通常是不... 网页链接
深度学习服务器选型指南 | 选择合适的GPU服务器对于深度学习应用至关重要,确保性能、扩展性和成本效益达到最佳平衡。以下是选型时需要考虑的关键因素: 一、明确应用需求 1. 模型训练规模: - 大规模深度学习模型(如GPT-3、BERT):需要高性能GPU,如NVIDIA A100、V100。
《解析Tansformer—理解GPT-3, BERT和T5背后的模型(附链接)》实际上,在这个模型面前所有东西都是钉子,这就是Transformer模型。Transformer模型可以用来翻译文本、写诗、写文章,甚至生成计算机代码。Transformer是一种神经网络结构。O网页链接
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...
ChatGPT原理与实战:大型语言模型的算法、技术和私有化上QQ阅读看本书 新人免费读10天 领看书特权 5.4.2 数据预处理模块 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 > 5.4.3 BERT模型模块 后续精彩内容,上QQ阅读APP免费读 上QQ阅读看本书,新人免费读10天 登录订阅本章 ...