GPT and BERT
概
两个经典的NLP的预训练模型.
主要内容
GPT
就是普通的transformer, 注意的是tokens之间的联系方式是auto-regressive的:
\]
即每个token仅与之前的tokens有关.
BERT
与GPT最为不同的是, BERT并非是auto-regressive的, 即其认为一个词可以通过上下文关联起来:
\]
在实际中, BERT对部分的词mask掉, 相当于用别的词来推断:
\]
切除了普通的positional embeddings, 额外增加了segment embeddings, 用来标记不同的句子. 这么设计是认为很多下游任务都能通过两个部分的结构来表示.
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