BERT和GPT在模型基础、训练方式、上下文理解能力和应用领域等方面都存在显著差异。BERT更适合于需要理解整个文本的任务,而GPT则更擅长于生成式的NLP任务。在实际应用中,可以根据具体任务的需求选择适合的模型。
AR语言模型仅仅是单向编码的(前向或后向),因此它在建模双向上下文时,效果不佳。下图清晰解释了AR模型的前向/后向性。 下游语言理解任务往往需要双向的上下文信息。这导致AR语言模型与有效的预训练之间存在gap。GPT,GPT-2,GPT-3和CTRL都是AR语言模型。 模型优缺点 我们总结AR语言模型的优缺点如下: 优点:AR模型...
在实际应用中，不同任务需要选择合适的模型。AR模型适用于生成式任务，而AE模型如BERT则适用于内容理解任务，如情感分析和提取式问答。同时，同时使用编码器和解码器的Encoder-Decoder模型（如T5、BART和BigBird）则适用于需要内容理解和生成的任务，如机器翻译。综上所述，自回归模型与自编码模型各有优缺点...
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”学习的概念9. 你了解大型语言模型中的某些分词技术?10. 如何评估大语言模型(LLMs)的性能?11. 如何缓解LLM复读机问题?12. 简述下Transformer基本原理13. 为什么Transformer的架构需要多头...
1. chatGLM和chatGPT区别2. LLAMA的改进点3. LLAMA中RMSNorm比LN的优势4. LLAMA中旋转位置编码5. 除此之外会问还了解什么大语言模型6. 微调的方式(p-tuning LoRA原理)7. LoRA初始化方式.3️⃣ 自然语言1. Bert结构和预训练任务2. Bert和GPT区别3. 为什么GPT是decoder-only4. GPT的训练过程.4️⃣...
Bert是上下文预测当前位置输出，是双向的，当然也是单向的；GPT是上文预测当前输出，是单向的，不知道记...
大语言模型(LLMs) 基本概念 大语言模型(如GPT系列、BERT系列等)主要用于处理文本数据,通过学习大量的文本信息,来理解语言的深层次结构和含义。它们通常基于Transformer架构,能够生成连贯的文本、完成翻译、摘要、问答等多种自然语言处理任务。 工作原理 Transformer架构:Transformer是一种基于自注意力机制的模型架构,它允许...