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SynchronizedA
2020-09-03 19:05
卡内基·梅隆大学 算法工程师
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2020-09-03
在牛客打卡10天,今天学习:刷题 1 道/代码提交 3 次
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1、知道 GPT 和 BERT 这种模型的基础框架是怎样的吗BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 的预训练模型,但结构和任务目标不一样。BERT 一般采用 Transformer Encoder 堆叠起来的双向编码结构,在预训练时主要做 MLM,也就是随机遮盖一部分 token,让模型根据上下文去恢复被遮掉的词,因此它更适合理解类任务,比如分类、匹配、抽取、检索表示学习。GPT 采用 Transformer Decoder 堆叠起来的单向自回归结构,在预训练时做 next token prediction,也就是根据前面的 token 预测下一个 token,因此它更适合生成...
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