贵阳企业网站制作,开通微商城要多少钱,网站推广专家,百度竞价入口NLP任务的核心逻辑是“猜概率”的游戏。BERT和GPT都是基于预训练语言模型的思想#xff0c;通过大量语料训练得到语言模型。两种模型都是基于Transformer模型。 Bert 类似于Transformer的Encoder部分#xff0c;GPT类似于Transformer的Decoder部分。两者最明显的在结构上的差… NLP任务的核心逻辑是“猜概率”的游戏。BERT和GPT都是基于预训练语言模型的思想通过大量语料训练得到语言模型。两种模型都是基于Transformer模型。 Bert 类似于Transformer的Encoder部分GPT类似于Transformer的Decoder部分。两者最明显的在结构上的差异为Multi-Head-Attention和Masked Multi-Head-Attention。 BERT双向 预训练语言模型fine-tuning微调 BERT是基于Transformer网络架构和预训练语言模型提出的。在不同语言任务上达到最先进的水平展示了预训练语言模型对于自然语言理解任务的巨大潜力。 BERT分为预训练和微调两部分预训练是BERT模型的基础部分使用大量的文本来训练语言模型。预训练时BERT模型会学习语言知识如词汇、语法、句子结构等预训练是为了让BERT模型有足够的语言能力处理不同的自然语言任务微调过程是在预训练模型的基础上使用少量标注数据调整模型参数。
BERT更适用于自然语言理解任务 问答系统在问答系统中用来理解问题并生成答案。 句子相似度比较比较两个句子之间的相似程度。 文本分类对文本进行分类。 情感分析对文本进行情感分析。 命名实体识别识别文本中的命名实体。
Bert 使用填空的方式完成预训练随机盖住一些输入的文字被mask的部分是随机决定的。
第一种方法用一个特殊的符号替换句子中的一个词 MASK 标记来表示特殊符号作为一个新字这个字完全是一个新词它不在字典里代表mask了原文。另外一种方法是随机把某一个字换成另一个字。两种方法方法随机使用BERT 训练时向BERT输入一个句子先随机决定哪一部分的汉字被maskmask后输入一个序列把BERT的相应输出看作是另一个序列在输入序列中寻找mask部分的相应输出这个向量通过一个Linear transform输入向量将与一个矩阵相乘在做softmax输出一个分布一个很长的向量包含要处理的每个汉字每个字对应一个分数。mask的字符类似标签用one-hot vector 表示这个字符使输出和one-hot vector之间的交叉熵损失最小。BERT 是预测被MASK的内容在训练中在BERT后添加一个线性模型一起训练预测被MNASK的字符。 GPT自回归 预训练语言模型Prompting指示/提示 起源于对传统预训练语言模型(ELMO\ULMFit)的改进和升级采用Transformer架构使用预训练微调的方式实现语言理解和生成。GPT预训练数据来源于网络文本数据。模型学习了基本的语言知识和结构再在特定任务上微调模型根据特定任务的需要来学习相关的知识。 GPT主要具体应用文本生成、文本自动完成、语言翻译、对话生成、摘要生成 GPT 的任务是预测后面的序列相同大小数据集时Bert 会更好如果预训练数据很大GPT网络训练是不需要标注的适于超大数据量的情况的特点。 GPT与BERT训练的不同
GPT使用的是Transformer模型BERT使用的是双向Transformer模型。GPT的预训练使用大量的网络文本数据BERT的预训练使用Wikipedia和BooksCorpus。GPT预训练采用语言模型的方法通过预测下一个词来学习语言模型BERT预训练过程中采用了双向预测的方法即通过预测句子中丢失的词来学习语言模型。GPT微调时需要指定输入输出的语言模型任务BERT微调时可应用在多种任务上。 参考
关于ChatGPTGPT和BERT的差别易懂版 - 知乎
