搜索技巧 海洋云增白 开源地图 AI 搜索答案 沙丘魔堡2 压缩机站 自由职业 policy 小团队 颈挂空调 Chumby 个人电脑 极端主义 团队 PostgreSQL AI工具 证券 DirectX DrawingPics 化学 KDE 披萨农场 多动症 植物学 分析化学 Three.js 大会 残疾人学校 初创 QB64 更多

BERT和T5模型的演变:探究Transformer编码器、前缀语言模型和去噪目标 (www.yitay.net)

本文探讨了BERT和T5等Transformer模型的演变,解释了编码器-解码器、仅编码器和仅解码器模型之间的区别,以及去噪目标在预训练中的作用。作者认为,仅编码器模型如BERT已被更灵活的T5等自回归去噪模型取代,因为后者能够统一处理多种任务。去噪目标作为语言模型预训练的补充目标,可以提高模型在某些任务上的性能,但其本身效率较低。双向注意力在小规模模型中很重要,但在更大规模的模型中则不一定。

评论已经关闭!