bert双向语言（什么是双向语音）
摘要：
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bert和lda区别
IDAPro是反汇编工具，bert是双向Transformer的Encoder。BERT的实现主要是围绕工程化的项目来进行的。bert模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
Bert模型。BERT作为一个预训练语言模型，它的预训练思想借鉴了图像领域中的预训练的思想。LDA的作用就是根据每个文档的用词用句规律，找出文档背后隐藏的多个主题。
Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。
他俩最主要的区别在于BERT是双向语言模型，更适合文本分类等任务，GPT是单向语言模型，更适合生成式任务。
bert的词嵌入由三个嵌入token embedding、segment embedding，和position embedding叠加而成。
GPT和GPT2
GPT-1(第一代) ：这是GPT系列的第一个版本， 是一个相对较小的人工智模型， 它是在2018年发布的，已经展示出了一定的生成文本的能力，但在理解复杂问题和生成高质量回答方面仍有限制。
GPT0给出了一种新颖的生成式任务的做法，就是一个字一个字往出蹦，然后拼接出输出内容作为翻译结果或者摘要结果。GPT-2的输入也会加入提示词，比如输入格式是 文本+TL；DR：，GPT-2模型就会知道是做摘要工作了。
总的来说，选择哪个免费的GPT人工智能模型取决于你的具体需求和使用场景。如果你需要更强大的生成能力和更多的参数，可以考虑使用GPT-3，但需要注意其使用限制和成本。
从transformer的decoder里移除了decoder对encoder的attention部分。也就是消除掉了seq2seq的过程。GPT是一个语言模型，每一个时刻只能看见当前时刻前面时刻的信息，是一个auto regressive的过程。
一款叫GPT的新软件火爆全球，GPT 是 OpenAI 开发的一种语言模型，它能够通过大量文本数据的预训练，掌握语言规律并生成文本。
【NLP】BERT常见问题汇总
第四，Bert比较适合解决输入长度不太长的NLP任务，而输入比较长的任务，典型的比如文档级别的任务，Bert解决起来可能就不太好。
问题二：同时由于上个稀疏问题还导致N-gram无法获得上下文的长时依赖。 问题三：n-gram 基于频次进行统计，没有足够的泛化能力。
### NLP前沿研究方向与算法 MultiBERTXLNetbert 模型 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。
BERT：【 Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding】 ○ 将预训练语言模型应用在下游任务中，一般有两种策略： 作者认为影响当前预训练语言模型的 瓶颈是——“模型是单向的” 。
LN是为了解决梯度消失的问题，dropout是为了解决过拟合的问题。在embedding后面加LN有利于embedding matrix的收敛。
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