⚔️🤖 Эволюция Трансформеров: отличие GPT-моделей от BERT-моделей
Продолжая линейку статей по Трансформерам, сегодня поговорим про GPT-like и BERT-like модели и погрузимся в детали их работы, чтобы понять ключевые отличия и способы применения.
❗️BERT и GPT созданы на основе архитектуры Transformer, который мы описывали тут.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - это модель, построенная лишь на Encoder-блоках базового Трансформера.
Базовая модель BERT обучалась на двух задачах: Masked Language Modeling (предсказание замаксированных слов в предложении, учитывая контекст с двух сторон) и Next Sentence Prediction (предсказание является ли последовательность B продолжением последовательности А).
Именно благодаря подходу с обучением на MLM, BERT научилcя справляться с задачами, требующими глубокого семантического анализа текста, например, определение тональности текста, извлечение именованных сущностей (названий городов, имен людей и т.д.) и понимание связей между предложениями.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) - это модель, разработанная компанией OpenAI. Архитектура строится только на Decoder-блоках, взятых из базового Трансформера, основная цель которых - решать задачу языкового моделирования, то есть предсказывать следующий кусок текста на основе предыдущего контекста. Это может быть генерация диалогов, написание статей, создание творческих текстов и даже программирование.
🔝Современные аналоги:
Для BERT-моделей существуют следующие ключевые аналоги:
- RoBERTa: Улучшенная версия BERT, обученная только на задаче MLM (Masked Language Modeling) на больших объемах данных.
- DistilBERT: Уменьшенная (дистилированная) и более быстрая версия BERT, сохраняющая 97% качества на разных задачах при меньших размерах на 40%.
- XLM, ALBERT и т.д.
Для GPT-моделей первая версия была представлена в 2018 году, а затем последовали её улучшенные версии, такие как:
- GPT-2, GPT-3, InstructGPT
- GPT-3.5: Версия GPT от OpenAI, способная выполнять огромное количество задач благодаря 175 миллиардам параметров.
- GPT-4: Следующее поколение моделей, с еще большими языковыми и мультимодальными возможностями.
📚 Чтение - мать учения:
- BERT - в двух словах, подойдет для новичков.
- Ещё немного про BERT.
- GPT для чайников на Хабре.
- Простое руководство по дистиляции BERT.
- Простенький список с основными Pre-train задачами в NLP.
- BERT и его вариации на YouTube.
- Репозиторий с картинкой дерева эволюции NLP-моделей.
Не забывайте ставить лайки❤️ и огоньки🔥!
Пишите свои вопросы, комментарии и предложения под постом!
До встречи👋🏻
Продолжая линейку статей по Трансформерам, сегодня поговорим про GPT-like и BERT-like модели и погрузимся в детали их работы, чтобы понять ключевые отличия и способы применения.
❗️BERT и GPT созданы на основе архитектуры Transformer, который мы описывали тут.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) - это модель, построенная лишь на Encoder-блоках базового Трансформера.
Базовая модель BERT обучалась на двух задачах: Masked Language Modeling (предсказание замаксированных слов в предложении, учитывая контекст с двух сторон) и Next Sentence Prediction (предсказание является ли последовательность B продолжением последовательности А).
Именно благодаря подходу с обучением на MLM, BERT научилcя справляться с задачами, требующими глубокого семантического анализа текста, например, определение тональности текста, извлечение именованных сущностей (названий городов, имен людей и т.д.) и понимание связей между предложениями.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) - это модель, разработанная компанией OpenAI. Архитектура строится только на Decoder-блоках, взятых из базового Трансформера, основная цель которых - решать задачу языкового моделирования, то есть предсказывать следующий кусок текста на основе предыдущего контекста. Это может быть генерация диалогов, написание статей, создание творческих текстов и даже программирование.
🔝Современные аналоги:
Для BERT-моделей существуют следующие ключевые аналоги:
- RoBERTa: Улучшенная версия BERT, обученная только на задаче MLM (Masked Language Modeling) на больших объемах данных.
- DistilBERT: Уменьшенная (дистилированная) и более быстрая версия BERT, сохраняющая 97% качества на разных задачах при меньших размерах на 40%.
- XLM, ALBERT и т.д.
Для GPT-моделей первая версия была представлена в 2018 году, а затем последовали её улучшенные версии, такие как:
- GPT-2, GPT-3, InstructGPT
- GPT-3.5: Версия GPT от OpenAI, способная выполнять огромное количество задач благодаря 175 миллиардам параметров.
- GPT-4: Следующее поколение моделей, с еще большими языковыми и мультимодальными возможностями.
📚 Чтение - мать учения:
- BERT - в двух словах, подойдет для новичков.
- Ещё немного про BERT.
- GPT для чайников на Хабре.
- Простое руководство по дистиляции BERT.
- Простенький список с основными Pre-train задачами в NLP.
- BERT и его вариации на YouTube.
- Репозиторий с картинкой дерева эволюции NLP-моделей.
Не забывайте ставить лайки❤️ и огоньки🔥!
Пишите свои вопросы, комментарии и предложения под постом!
До встречи👋🏻