20、多种Transformer模型的技术解析与应用

多种Transformer模型的技术解析与应用

在自然语言处理（NLP）领域，各种Transformer模型不断涌现，为该领域带来了巨大的变革。下面将详细介绍一些具有代表性的Transformer模型。

1. GPT - 2

GPT - 2是OpenAI推出的模型。其关键要点如下：
- 模型规模与训练数据 ：最大的模型版本是一个具有15亿参数、48层的Transformer，在名为Webtext的新数据集上训练，该数据集包含来自4500万个网页的文本。
- 架构 ：采用2017年基于Transformer的原始架构以及对原始GPT模型的改进版本。
- 训练方式与性能 ：以无监督方式训练，在零样本任务迁移方面表现出色，能在多种NLP任务（如问答、机器翻译、阅读理解和摘要）中取得良好效果。最初，OpenAI仅发布了参数为1.17亿的较小版本，后来才发布了更大版本。此外，OpenAI还开发了基于机器学习的检测方法，对15亿参数的GPT - 2生成文本的检测率约为95%。
- 语言建模方式 ：与2018年的原始GPT类似，GPT - 2不需要原始Transformer模型的编码器部分，使用多层解码器进行语言建模。解码器只能从句子中的先前单词获取信息，是自回归的，而BERT则不是自回归的。GPT - 2是首个展现常识推理能力的大语言模型，在8个测试的语言建模数据集中，有7个达到了最先进的结果。

2. GPT - 3

GPT - 3是OpenAI在2019年推出的自回归语言模型。