BERT与GPT非常的相似,都是基于Transformer的二阶段训练模型,都分为Pre-Training与Fine-Tuning两个阶段,都在Pre-Training阶段无监督地训练出一个可通用的Transformer模型,然后在Fine-Tuning阶段对这个模型中的参数进行微调,使之能够适应不同的下游任务。 虽然BERT与GPT看上去非常的相似,但是它们的训练目标和模型结构和使用...
与GPT这种单向的纯解码器模型不同,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型[2]则是一个双向的纯编码器模型,其结构是由Transformer解码器组成(图7)。BERT的核心思想与GPT类似,都是基于在海量文本数据中进行无监督的预训练,之后用户根据具体任务再做微调。但与GPT的自生成模式不同,BERT做的更多...
Transformer是有谷歌2017年发布的论文《Attention is All You Need》提出,模型结构为Encoder-Decoder,随着对模型的研究,发展出了两个主流模型,即以BERT为代表的仅Encoder的模型,和以GPT为代表的仅Decoder模型。本文将介绍这三大主流框架的结构及其原理,和分别的适用场景。 1 Encoder-Decoder模型 1.1 模型结构 Encode-Dec...
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...
进一步改进GPT和BERT：使用Transformer的语言模型 BERT 和 GPT-2 是当前 NLP 领域两大最先进的模型，它们都采用了基于 Transformer 的架构。Amazon Web Services 近期一篇论文提出了一些对 Transformer 的新改进，包括架构上的改进、利用先验知识以及一种新的架构搜索方法，能得到更加高效的语言模型。Transformer 在计算...
与GPT等模型不同,BERT在训练时同时考虑了文本的左信息和右信息,从而能够更好地理解上下文含义。这一特点使得BERT在许多NLP任务中取得了显著的性能提升。BERT的基本结构与Transformer类似,由多个相同的编码器层堆叠而成。每个编码器层都包含一个双向的自注意力子层和一个前馈神经网络子层。BERT的训练过程涉及两个阶段:...
前面介绍了Transformer,随着其发展在NLP领域应用越来越多,在其基础上主要有两篇影响非常大的文章,一篇是GPT,另一篇是BERT。OpenAI提出的GPT采用Transformer解码器结构,一路更新迭代到了现在有了GPT-4,而Google提出的BERT采用Transformer的编码器
我们的 Transformer 架构基于 GPT 和 BERT。我们将复用在 GPT 和 BERT 中预训练的权重来优化语言模型。我们会修改和再训练 GPT 和 BERT 使用的权重和网络以适应语言模型任务。 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...
Transformer 是一种注意力机制,可以学习文本中单词之间的上下文关系的。 Transformer 的原型包括两个独立的机制,一个 encoder 负责接收文本作为输入,一个 decoder 负责预测任务的结果。 BERT 的目标是生成语言模型,所以只需要 encoder 机制。 Transformer 的 encoder 是一次性读取整个文本序列,而不是从左到右或从右到左...
BERT 和 GPT-2 是当前 NLP 领域两大最先进的模型,它们都采用了基于 Transformer 的架构。Amazon Web Services 近期一篇论文提出了一些对 Transformer 的新改进,包括架构上的改进、利用先验知识以及一种新的架构搜索方法,能得到更加高效的语言模型。 选自arXiv,作者:Chenguang Wang、Mu Li、Alexander J. Smola,机器之...