自从今年GPT-3语言模型问世,关于语言AI新能力的讨论,就在自然语言处理(NLP)和机器学习的圈子里热闹非凡。 其实,NLP的这些进步,早在2018年就开始酝酿了。那一年,两个大型深度学习模型横空出世:一个是Open A…
这种能力使得BERT在许多NLP任务中都表现出了优秀的性能。GPT模型:GPT(Generative Pretrained Transformer)也是一种基于TRANSFORMER的模型,但它主要被用于生成任务,如文本生成和摘要生成等。GPT使用了一种称为“masked language model”的训练方法,这种方法通过掩盖一部分输入序列,然后让模型尝试预测这些被掩盖的部分,来提高模...
GPT大模型(全称是Generative Pre-training Transformer)技术是一种使用自回归模型进行语言建模的预训练模型,和Bert一样它也采用了Transformer架构,并使用了大量未标记的文本进行预训练。 GPT的特点在于它能够自动地生成自然语言文本,可以用于文本生成、对话系统等任务。它采用了无监督的预训练方法,不需要人工标注的数据,可...
近年来,Transformer、BERT和GPT大模型成为自然语言处理领域的三个重要技术,它们以其强大的模型能力和良好的表现在自然语言处理任务中得到了广泛的应用。用三句简短的话分别概括就是: ① Transformer使用自注意力机制进行编码和解码,能够处理长序列数据; ② BERT使用掩码语言模型和下一句预测任务进行训练,能够在不同的自然...
GPT是一个典型的采用单向编码的预训练语言模型。GPT使用Transformer的解码器部分作为其主要结构,通过自回归的方式进行训练,即模型在生成下一个词时只能看到之前的词,无法看到之后的词。 在单向编码中,每个词或标记的编码仅依赖于其之前的词或标记。因此,在编码“决定”这个词时,模型只会考虑“今天”、“天气”、“...
GPT 和 BERT GPT 使用了 Transformer 架构的一种变体，即它使用了基于多层 Transformer 解码器的语言模型。其原论文提供了一种预训练的架构，其模块仅有 12 层的 Transformer 解码器。每个模块都有 768 的隐藏大小和 12 个自注意头。权重是在 BooksCorpus 上训练的。这使其可生成 p(wi |history)，一次一个词...
(万事具备,开始调包) 17:51 11 (完结)Transformer 中 Transformer框架 的 forward 的构建,终于结束了,期待 GPT 和 BERT 07:16 GPT和BERT 01 GPT 和 BERT 开课了(两者和 Transformer 的区别) 12:08 02 没人用的 GPT 原来这么容易理解 16:19 03 BERT,集大成者,公认的里程碑 20:08 04 BERT 之为什么...
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GPT-3是一种特别令人印象深刻的文本生成模型,它的写作能力几乎与人类相当,它是在45TB的文本数据上训练而成,包括几乎所有的公共网络数据。 所以,用一句话总结Transformer,一定是这样的: 当一个扩展性极佳的模型和一个巨大的数据集邂逅,结果可能会让你大吃一惊。
BERT在一个33亿单词的语料库上做预训练,语料库就要比GPT大了几倍。预训练包括了两个任务,第一个任务是随机地扣掉15%的单词,用一个掩码MASK代替,让模型去猜测这个单词;第二个任务是,每个训练样本是一个上下句,有50%的样本,下句和上句是真实的,另外50%的样本,下句和上句是无关的,模型需要判断两句的关系。