ELMo、GPT、BERT、X-Transformer…你都掌握了吗？一文总结文本分类必备经典模型（五）
二、Transformer基于Transformer的模型可以在不考虑顺序信息的情况下将计算并行化，适用于大规模的数据集，使其在NLP任务中很受欢迎。Transformer由17年一篇著名论文“Attention is All Your Need”提出的。在这篇论文中，作者提出了一种全新的注意力机制— self-Attention，做到了仅仅利用Attention代替了传统的RNN，实现了快速并....
ELMo、GPT、BERT、X-Transformer…你都掌握了吗？一文总结文本分类必备经典模型（四）
1.2 GPTGPT是“Generative Pre-Training”的简称，是指的生成式的预训练。GPT的训练程序包括两个阶段。第一阶段的预训练是在一个大型文本语料库上学习一个高容量的语言模型。接下来是一个微调阶段，在这个阶段，使模型适应带有标记数据的判别性任务。第一阶段的工作具体为：Embedding——>Transformer——>Text Production。第二阶段的工....
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