elmo、GPT、bert三者之间有什么区别?

本文探讨了Elmo使用LSTM与GPT和BERT采用Transformer的特征提取差异,GPT的单向模型与BERT双向模型的应用场景,以及Transformer在两者中的具体运用。
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elmo、GPT、bert三者之间有什么区别?

特征提取器:
elmo采用LSTM进行提取,GPT和bert则采用Transformer进行提取。很多任务表明Transformer特征提取能力强于LSTM,elmo采用1层静态向量+2层LSTM,多层提取能力有限,而GPT和bert中的Transformer可采用多层,并行计算能力强。
单/双向语言模型:
GPT采用单向语言模型,elmo和bert采用双向语言模型。但是elmo实际上是两个单向语言模型(方向相反)的拼接,这种融合特征的能力比bert一体化融合特征方式弱。
GPT和bert都采用Transformer,Transformer是encoder-decoder结构,GPT的单向语言模型采用decoder部分,decoder的部分见到的都是不完整的句子;bert的双向语言模型则采用encoder部分,采用了完整句子。

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