BERT是一种由Google于2018年发布的新型语言模型,它是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构。BERT模型采用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法进行预训练,以捕捉词语和句子级别的representation。预训练之后,BERT可以用于下游任务的Fine-tuning,比如文本分类、相似度判断等。此外,BERT还可以应用于...
BERT (双向编码器来自Transformers的表示)：BERT考虑了所有位置在一个句子中从两个方向（从左到右和从右...
本篇实验报告中,在有监督微调的场景下,如下图所示,笔者探索了以下两种使用LLM做Reranker任务的方法。并且与BERT类模型做比较。生成的方法:直接用生成的方法去做,输入query和doc,直接让大模型预测相关(是)和不相关(否)。判别的方法:和传统的BERT一样,在大模型后面增加一个MLP层,来得到score。一般是:让llm的last_...
快速部署大模型:LLM策略与实践 基于ChatGPT BERT等大语言模型 清华大学出版社 正版新书 [美] 斯楠·奥兹德米尔 著 京东价 ￥ 降价通知 累计评价 0 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 - + 加入购物车 更多商品信息 芝麻开门图书专营店 店铺星级 商品评价 4.2 低 物流履约 4.8 高 售后服务 ...
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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...
然后我将继续和同学们一起学习LLM的基础:预训练(当然理性预期这次还是会欠债)我们将尝试回答以下三个问题: 1. 为什么预训练-微调框架会成为18年以后AI系统的标准范式? 2. BERT和GPT系列分别采用了怎样的预训练逻辑,各有何等优劣? 3. 商科研究中我们如何根据自己的需求进行微调? 这周讨论的论文作者(俩MIT Econ ...
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