Bert albert xlnet gtp

2024-04-24 03:04:03

《GPT,GPT2,Bert,Transformer-XL,XLNet论文阅读速递》

Bert缺点

Bert的自编码语言模型也有对应的缺点，就是XLNet在文中指出的，第一个预训练阶段因为采取引入[Mask]标记来Mask掉部分单词的训练模式，而Fine-tuning阶段是看不到这种被强行加入的Mask标记的，所以两个阶段存在使用模式不一致的情形，这可能会带来一定的性能损失；另外一个是，Bert在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被Mask掉，这些被Mask掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，而有时候这些单词之间是有关系的，XLNet则考虑了这种关系

什么是XLNet，它为什么比BERT效果好？

GPT和GPT-2都是AR语言模型。
AR语言模型的优点是擅长NLP生成任务。因为在生成上下文时，通常是正向的。AR语言模型在这类NLP任务中很自然地工作得很好。但是AR语言模型有一些缺点，它只能使用前向上下文或后向上下文，这意味着它不能同时使用前向上下文和后向上下文。

XLNet 和BERT的区别是什么？

与AR语言模型不同，BERT被归类为自动编码器(AE)语言模型。

AE语言模型的目的是从损坏的输入中重建原始数据。

损坏的输入意味着我们使用在训练前阶段将原始tokeninto替换为 [MASK] 。我们的目标是预测into来得到原来的句子。
AE语言模型的优点是它可以在向前和向后两个方向上看到上下文。

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