15、自然语言处理中的深度迁移学习：从GPT到BERT

自然语言处理中的深度迁移学习：从GPT到BERT

在自然语言处理（NLP）领域，深度迁移学习模型正发挥着越来越重要的作用。本文将深入探讨生成式预训练变压器（GPT）和双向编码器表示来自变压器（BERT）这两种重要的模型，包括它们的特点、应用以及如何构建相关应用程序。

1. 生成式预训练变压器（GPT）

GPT在文本生成方面表现出色，但也存在一些局限性。

1.1 GPT文本生成的特点

GPT生成的文本在语义连贯性、语法结构、拼写和标点等方面表现良好，但随着文本长度的增加，其输出的事实准确性可能会下降。例如，在讨论迁移学习时，GPT可能会出现事实性错误，将其错误地归类为物理学领域。

为了更好地了解GPT的优缺点，我们可以进行一些实验。例如，使用示例句子“He didn’t want to talk about cells on the cell phone because he considered it boring”来提示模型。在创意写作和技术写作中，当设置较小的 max_length 时，GPT可以作为一个有用的辅助工具。

1.2 GPT在聊天机器人中的应用

GPT可以用于创建聊天机器人。微软的DialoGPT模型就是基于GPT架构开发的，它被集成到了transformers库中。DialoGPT的架构与GPT相同，但添加了特殊标记来表示对话中参与者回合的结束。

以下是构建一个基于DialoGPT的聊天机器人的步骤：
1. 加载预训练模型和分词器 ：