BERT和GPT模型简介_bert gpt

1. 引言

从现在的大趋势来看，使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前 AI2 的 ELMo，到 OpenAI 的 fine-tune transformer，再到 Google 的 BERT、GPT，全都是对预训练的语言模型的应用。

本文将主要介绍 BERT 和 GPT 这两种常见语言模型及其应用场景，较少涉及具体原理的讲解（自身水平不足）。

2. BERT

2.1 简介

BERT 在2018年出现，被认为是 NLP 的 ImageNet 时刻，可以最好地表示单词和句子，增强对自然语言的理解，进而最好地捕捉基本语义和关系，有效增强了很多下游 NLP 任务的性能。BERT 可以理解为一个非常大的已经训练好的语言模型，涵盖了尽可能多的知识，能够作为很多任务的前置处理模块，类似预处理模块。

BERT 开发的两个步骤：第 1 步，你可以下载预训练好的模型（这个模型是在无标注的数据上训练的，可免费下载）。然后在第 2 步只需要关心模型微调即可。

BERT 模型都有大量的 Encoder 层，BASE 版本由 12