大型语言模型的演变——BERT、GPT3、T5 和 PaLM - CSDN博客
2023年7月4日 · 2022年11月30日，OpenAI发布了约2000亿参数的ChatGPT，是对GPT-3模型（又称为GPT-3.5）微调后开发出来的对话机器人。 2023年3月14日，斯坦福大学发布了Alpaca，它是由Meta的LLaMA 70亿参数微调而来的全新 模型 ，仅用了52k数据，性能约等于 GPT -3.5。
NLP 随着 Transformer 模型的兴起 | T5、BERT、GPT综合分析 - Unite.AI
2023年11月8日 · BERT：使用 WordPiece 标记化，词汇量约为 30,000 个标记。 GPT：采用具有大词汇量的字节对编码（BPE）（例如，GPT-3 的词汇量为175,000）。 T5：利用 SentencePiece 标记化，将文本视为原始文本，不需要预先分段的单词。 2. 预训练目标
解析 Transformer 模型：理解 GPT-3、 BERT 和 T5 背后的模型
事实上，我在 daleonai.com 上写的很多惊人的研究都是建立在 Transformer 基础之上，比如 AlphaFold 2，它是一种从基因序列中预测蛋白质结构的模型，以及 GPT-3、BERT、T5、Switch、Meena 等功能强大的自然语言处理（NLP）模型。 你可能会说，他们不仅仅是遇到了……呃，先往下说吧。 如果你想在机器学习，特别是自然语言处理方面与时俱进，你至少要对 Transformer 有一点了解。 所以在这篇文章中，我们将讨论它们是什么，它们是如何工作的以及为什么它们 …
Transformer变种对比：GPT和BERT的差别（易懂版）-2更 - 知乎
2024年9月10日 · 那一年，两个大型深度学习模型横空出世：一个是Open AI的GPT（生成预训练），一个是Google的BERT（Transformer的双向编码器表示），包括BERT-Base和BERT-Large。 BERT与以往的NLP模型不同，它是开源的，深度双向的，无监督的语言表示，完全依靠纯文本语料库进行预训练。 自那时起，我们见证了一系列深度学习大型语言模型的诞生：GPT-2，RoBERT，ESIM+GloVe，以及现在的GPT-3、4，这个模型一出，就引发了一大波科技文 …
腾讯频道 - 通往AGI之路 - 解析 Transformer 模型：理解 GPT-3、BERT 和 T5 …
2024年12月25日 · 最近，OpenAI 创建的模型 GPT-3 生成真实文本的能力让人们大吃一惊。 谷歌搜索去年推出的 Meena 是一个基于 transformer 的聊天机器人（akhem，对话代理），几乎可以就任何话题进行引人入胜的对话（其作者曾花了 20 分钟与 Meena 争论作为人类意味着什么）。
万字长文解读深度学习——GPT、BERT、T5 - CSDN博客
2024年11月21日 · GPT（Generative Pre-trained Transformer）、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和T5（Text-To-Text Transfer Transformer）都是基于Transformer架构的自然语言处理模型，但它们在结构、训练方式和应用场景上有显著的区别。
Transformer变种对比：GPT和BERT的差别（易懂版）-2更 - 知乎
那一年，两个大型深度学习模型横空出世：一个是Open AI的GPT（生成预训练），一个是Google的BERT（Transformer的双向编码器表示），包括 BERT-Base 和BERT-Large。 BERT与以往的NLP模型不同，它是开源的，深度双向的，无监督的语言表示，完全依靠 纯文本语料库 进行预训练。 自那时起，我们见证了一系列深度学习大型语言模型的诞生：GPT-2，RoBERT，ESIM+GloVe，以及现在的GPT-3、4，这个模型一出，就引发了一大波科技文 …
NLP 隨 Transformer 模型興起 | T5、BERT、GPT綜合分析 - Unite.AI
2023年11月8日 · BERT：使用 WordPiece 標記化，詞彙量約 30,000 個標記。 GPT：採用具有大詞彙量的位元組對編碼（BPE）（例如，GPT-3 的詞彙量為175,000）。 T5：利用 SentencePiece 標記化，將文本視為原始文本，不需要預先分段的單字。 2. 預訓練目標
Large Language Models: Comparing Gen 1 Models (GPT, BERT, T5 …
2024年2月5日 · This article showed you the very start of LLM evolution. You learned the details of these models: GPT-1, BERT, RoBERTa, DistillBERT, BART, XLNet and T5, covering a time-span from 2018-02 to 2020-06. A steady evolution or architectures, training approaches and fine-tuning tasks started, yielding several trends that future models would inherit.
NLP Rise with Transformer Models | A Comprehensive Analysis of T5, BERT ...
2023年11月8日 · Here's a more in-depth comparison of the T5, BERT, and GPT models across various dimensions: 1. Tokenization and Vocabulary. BERT: Uses WordPiece tokenization with a vocabulary size of around 30,000 tokens. GPT: Employs Byte Pair Encoding (BPE) with a large vocabulary size (e.g., GPT-3 has a vocabulary size of 175,000).
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