NLP_BERT与GPT争锋

本文主要是介绍NLP_BERT与GPT争锋，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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介绍
小结

介绍

在开始训练GPT之前，我们先比较一下BERT和 GPT 这两种基于 Transformer 的预训练模型结构，找出它们的异同。

Transformer架构被提出后不久，一大批基于这个架构的预训练模型就如雨后春笋般地出现了。其中最重要、影响最深远的两个预训练模型当然就是GPT 和 BERT这两个模型。

在ChatGPT震惊世界之前，在自然语言处理领域影响最大的预训练模型是 BERT，很多科研工作都是围绕着BERT 展开的。由于BERT语言理解和推理能力很强，它也适用于很多下游任务。

初代的GPT和 BERT几乎是同时出现的，其实GPT还要稍微早一些。因此，在 BERT 的论文中，特意将二者进行了比较。在下文中，我将用你能够理解的方式来讲解二者的异同，这样你就明白BERT 和 GPT 这两个模型到底是怎么训练出来的了。

在对BERT 做无监督的预训练时，研究人员设计了两个目标任务:一个是将输入的文本中 k% 的单词遮住，然后让它预测被遮住的是什么单词，这个目标任务叫作掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)；另一个是预测一个句子是否会紧挨着另一个句子出现，这个目标任务叫作下一句预测(Next Sentence Prediction,NSP)。这两个任务在预训练时，数据集都是通过现成的语料文本构建的，标签也是原始语料自带的，所以属于无监督的预训练。其实，从模型参数优化的角度来讲，是有标签指导的。

掩码语言模型，举个例子：随机把“一二三四五，上山打老虎”中的“二”和“打”抠掉，被抠掉的词就成了标签，这样来训练模型的文本理解能力。

自然语言模型的预训练，最不缺的就是数据，比如维基百科、知乎、微博文本，这些平台中有海量的数据。预训练时在大量数据上基于这两个目标(MLM和NSP)对模型进行优化，就形成了预训练好的模型，然后，我们可以把这个基础模型(Foundation Model)的结构和参数一并下载下来，再针对特定任务进行微调，就可以解决下游问题了。BERT适合解决的NLP任务包括文本分类、命名实体识别、完形填空、关系抽取等推理性问题。

GPT也是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，但它与BERT有一些不同之处。

首先，GPT在训练时采用的是单向语境，也就是从左到右的顺序。而BERT则采用了双向的方式，即同时考虑上下文信息。这使得GPT在生成文本时更擅长保持连贯性，但可能在理解某些上下文时不如 BERT。
其次，在预训练任务上，GPT的主要任务是基于给定的上下文，预测出现的下一个词。这个任务就是我们之前反复介绍过的语言模型，也被称为语言建模(Language Modeling)。由于GPT 的预训练任务更简单，因此，它在生成文本方面通常表现得更好。

在实际应用中，GPT经过预训练后，可被用于解决各种下游任务，例如文本生成、文本分类、问答系统等，尤其是生成性问题。与BERT一样，GPT的预训练模型可以在大量文本数据上进行训练，然后根据特定任务进行微调，从而解决各种实际问题。

总之，GPT与BERT都是基于Transformer架构的NLP 模型，但在文本理解方式和预训练任务上有所不同。GPT采用单向语境和语言建模任务，而BERT采用双向语境和掩码语言建模及句子预测任务。在实际应用中，它们都可以通过预训练和微调的方式来解决各种 NLP 任务。

从BERT原始论文中的示意图来理解，这张图简单地说明了所谓单向和双向的区别。从宏观上看，BERT和GPT是相似的，图中蓝色的圈圈是Transformer 的隐藏层，其中的缩写Trm其实就是Transformer，而唯一的区别在于每个蓝色圈圈接收到的自注意力信息的方向。

BERT整体处理整个序列，既能够关注前面的信息，也能够关注后面的信息，所以是双向编码。在训练过程中，每个位置的向量表示都通过左右两侧的上下文信息一起学习，这样能更好地捕捉句子的语义。
GPT的理念就很不相同了。它是通过语言模型的思想，最大化语句序列出现的概率。你不是让我预测吗?那我只能翻来覆去看问题，不能先看答案啊!这就是生成式模型和填空式模型的不同。

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总结一下，BERT和GPT 的两个主要区别。

第一，BERT是掩码语言模型；GPT 是生成式语言模型。我们这门课程一路以来讲的 N-Gram、Word2Vec、NPLM和 Seq2Seq预测的都是下一个词，其本质都是生成式语言模型。因此，生成式语言模型是语言模型的原始状态，而 BERT 的掩码语言模型“猜词”，是创新。
第二，BERT是双向语言模型，每个位置的向量表示都通过上下文信息来一起学习；GPT 是单向语言模型，在解码器的每个自注意力子层中引入了一个掩码(掩蔽)机制，以防止当前位置的注意力权重分配到后续位置。
第三， BERT只使用编码器架构；而GPT只使用解码器架构。

编码器的双向模型结构使得BERT能够充分利用上下文信息，因此BERT更适用于理解任务，如文本分类、命名实体识别和问答等，因为它可以同时关注输入序列中的所有单词，而不仅仅是一个方向的信息。

只有解码器架构的GPT是一个单向模型，具有自回归的特点。在训练过程中， GPT模型通过后续注意力掩码，确保每个位置只能看到当前位置之前的信息，这使得 GPT非常适合完成生成任务，如文本生成、文章摘要等。当生成一个序列时，GPT会根据之前生成的上下文信息生成下一个单词。

这两个模型的架构差异(见表7.1)使它们在不同类型的NLP任务中各有优势。 BERT 因其双向上下文关注和编码器架构在理解任务上表现出色，而GPT因其单向自回归特性和解码器架构在生成任务上具有较好的性能。

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