GPT采用单向语言模型,elmo和bert采用双向语言模型。但是elmo实际上是两个单向语言模型(方向相反)的拼接,这种融合特征的能力比bert一体化融合特征方式弱。 GPT和bert都采用Transformer,Transformer是encoder-decoder结构,GPT的单向语言模型采用decoder部分,decoder的部分见到的都是不完整的句子;bert的双向语言模型则采用encoder部...
GPT-3是GPT模型的最新版本,具有强大的生成能力和泛化性能。 5. BERT:双向编码器的自然语言理解 5.1 BERT模型简介 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google提出的一种基于Transformer的预训练模型,能够捕捉词汇在上下文中的双向关系。 5.2 BERT的训练任务 BERT模型通过掩码语言模型(Masked Langu...
有人戏称:Word2Vec + ELMo + GPT = BERT,不过也并无道理,BERT吸收了这些模型的优点:“完形填空”的学习模式迫使模型更多依赖上下文信息预测单词,赋予了模型一定的纠错能力;Transformer模型相比LSTM模型没有长度限制问题,具备更好的能力捕获上下文信息特征;相比单向训练模式,双向训练模型捕获上下文信息会更加全面; 和GPT的...
2. 神经语言模型 Word2vec 与 Bert 神经语言模型可直接用于NLP任务,随着深度学习的快速发展,语言模型也更多的应用于NLP模型的预训练,常用的预训练模型有: Word2vec (Google) Glove (Facebook) ELMO (AllenNLP艾伦人工智能研究所) GPT (OpenAI) BERT (Google) RoBERTa (FaceBook) AlBert (Google) MT-DNN (微软...
2018 年的 BERT-large(最大的 BERT 模型)的参数量是 340M,而到了 2020 年的 GPT-3,这个数字已经翻了无数倍了。很多人第一次了解到 GPT 大概是 2018 年,那个时候 GPT 还是个配角(被其兄弟 BERT 拉出来示众),当时的主角是 BERT,BERT 的成功让当时论文中作为前身的 ELMo 和 GPT 也火了一把。其实当时...
目前,词向量(又叫词嵌入)已经成为NLP领域各种任务的必备一步,而且随着bert elmo,gpt等预训练模型的发展,词向量演变为知识表示方法,但其本质思想不变。学习各种词向量训练原理可以很好地掌握NLP各种方法。生成词向量的方法有很多种,本文重点介绍word2vec,glove和bert。 各种词向量的特点: One-hot:维度灾难 and 语义...
BERT BERT是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers"的简称。 同GPT采用两阶段模式:利用双向语言模型进行预训练,通过fine-tuning模式解决下游任务。 BERT创新:Masked语言模型和Next Sentence Prediction。 Masked语言模型,即随机选择一部分单词进行mask,然后预测这些单词,其方式和CBOW类似,为了解决fine-tuning...
GPT-3嵌入 数据集包含预先生成的基于gpt -3的嵌入。但是我们为了生成最新的嵌入,还需要一个API密钥来访问模型。该密钥可以通过注册OpenAI API来获得。然后就是创建一个函数,指定要使用的模型(在本例中为text-embedding-ada-002)。 api_key='api key'
在说完 ELMo 之后,本来就应该开始介绍现在家族集团的中流砥柱 BERT 和 GPT 了,但是在这之前还是要简要回顾一下 attention 和 self attention,我猜很多加入 NLP 不久的人应该跟我一样,一上来从各大科普文中接收到的概念就是 self-attention 和 self-attention 的计算过程,对于 self-attention 名字的由来还是很迷...
在说完 ELMo 之后,本来就应该开始介绍现在家族集团的中流砥柱 BERT 和 GPT 了,但是在这之前还是要简要回顾一下 attention 和 self attention,我猜很多加入 NLP 不久的人应该跟我一样,一上来从各大科普文中接收到的概念就是 self-attention 和 self-attention 的计算过程,对于 self-attention 名字的由来还是很迷...