AI大模型：从GPT4到BERT，发展趋势与比较_finbert与gpt4对比

1.背景介绍

自从深度学习技术在2012年的ImageNet大赛中取得了突破性的成果以来，人工智能领域的发展就不断加速。随着计算能力和数据规模的不断提高，人工智能技术的应用也不断拓展。在自然语言处理（NLP）领域，GPT（Generative Pre-trained Transformer）和BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等大型预训练模型取得了显著的成果，为自然语言处理提供了强大的能力。在本文中，我们将从以下几个方面进行探讨：

1. 背景介绍
2. 核心概念与联系
3. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
4. 具体代码实例和详细解释说明
5. 未来发展趋势与挑战
6. 附录常见问题与解答

1.1 深度学习的迅猛发展

深度学习是一种通过多层神经网络模型来进行复杂模式抽取和建模的机器学习方法。它的核心思想是通过大规模的数据和计算能力来训练神经网络模型，使其能够自动学习复杂的特征和模式。深度学习的发展可以分为以下几个阶段：

• 第一代深度学习：基于卷积神经网络（CNN）和回归森林（Random Forest）的图像识别和分类技术。
• 第二代深度学习：基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的自然语言处理和语音识别技术。
• 第三代深度学习：基于Transformer架构的自然语言理解和生成技术。

随着深度学习技术的不断发展࿰