6.2GPT意境级讲解

文章目录

1. GPT基本思想
2. GPT模型结构
3. GPT预训练
- 3.1 无监督的预训练
- 3.2 有监督的fine-tuning
4. 具体任务的模型微调
5. GPT与BERT模型的区别
6、GPT-3
- 瑕疵
参考

OpenAI GPT 是在 Google BERT 算法之前提出的，与 BERT 最大的区别在于，GPT 采用了传统的语言模型进行训练，即使用单词的上文预测单词，而 BERT 是同时使用上文和下文预测单词。因此，GPT 更擅长处理自然语言生成任务 (NLG)，而 BERT 更擅长处理自然语言理解任务 (NLU)。

1. GPT基本思想

先通过无标签的文本去训练生成语言模型，再跟据具体的NLP任务（如文本蕴含、QA、文本分类等），来通过有标签的数据对模型进行fine-tuning。具体来说提出了半监督的方法，即结合了无监督的预训练和有监督的fine-tuning。采用两阶段训练。首先在未标记数据集上训练语言模型来学习神经网络模型的初始参

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