GPT系列的第一代GPT-1模型[11]自推出就吸引了许多业界的关注,它采用了Transformer解码器的结构.在随后的一年,GPT-2模型[12]也诞生了,在模型规模上也达到了15.4亿参数的规模,同时生成文字的效果也高出前一代不少。GPT-2的一大改动是将计算层归一化的layer norm模块转移到了注意力模块之前,并在最后一次输出后加...
在BERT之前,将预训练的embedding应用到下游任务的方式大致可以分为2种,一种是feature-based,例如ELMo这种将经过预训练的embedding作为特征引入到下游任务的网络中;一种是fine-tuning,例如GPT这种将下游任务接到预训练模型上,然后一起训练。然而这2...
在BERT之前,将预训练的embedding应用到下游任务的方式大致可以分为2种,一种是feature-based,例如ELMo这种将经过预训练的embedding作为特征引入到下游任务的网络中;一种是fine-tuning,例如GPT这种将下游任务接到预训练模型上,然后一起训练。然而这2种方式都会面临同一个问题,即无法直接学习到上下文信息,比如ELMo只是分别...
在BERT之前,将预训练的embedding应用到下游任务的方式大致可以分为2种,一种是feature-based,例如ELMo这种将经过预训练的embedding作为特征引入到下游任务的网络中;一种是fine-tuning,例如GPT这种将下游任务接到预训练模型上,然后一起训练。然而这2种方式都会面临同一个问题,即无法直接学习到上下文信息,比如ELMo只是分别...
四、ChatGPT 一、Transformer 1、为什么Transformer 需要进行 Multi-head Attention? Attention is all you need论文中讲模型分为多个头,形成多个子空间,每个头关注不同方面的信息。 如果Multi-Head作用是关注句子的不同方面,那么不同的head就应该关注不同的Token;当然也有可能是关注的pattern相同,但是关注的内容不同...
现在的 BERT、GPT 等模型所用的就是这种位置编码,事实上它还可以追溯得更早,比如 2017 年 Facebook 的《Convolutional Sequence to Sequence Learning》就已经用到了它。 对于这种学习式的绝对位置编码,一般的认为它的缺点是不可扩展,即如果预训练最大长度为 512 的话,那么最多就只能处理长度为 512 的句子,再...
GPT是基于auto regression的单向语言模型,无法利用下文学习当前语义。ELMO虽然看起来像双向,但其实是一个从左到右的lstm和一个从右到左的lstm单独训练然后拼接而成,本质上并不是双向。 BERT主要分为三层,embedding层、encoder层、prediction层。 1.1 embedding层 embedding层如下所示 包括三部分 1、token embeddings。
1 模型 2019年见证了Transformer模型在架构变体上的激增,研究者们甚至很难跟上这一发展速度:大堂兄弟有Transformer-XL、GPT-2,、Ernie、 XLNet、RoBERTa 和 CTRL;小堂兄弟有ALBERT和DistilBERT;最近出生的侄子则有Reformer、Compressive Transformer等等。 显而易见,现在这些新出现的模型依旧能够成功改进在很多任务上的...
DALL-E是GPT-3的 120 亿参数版本,是一种基于Transformer的图像生成模型,可使用文本-图像对数据集从文本描述生成图像。该模型支持创建动物和物体的拟人化版本、以合理的方式组合不相关的概念、渲染文本以及对现有图像应用转换。 论文下载: https://arxiv.org/pdf/2102.12092.pdf ...
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