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2026/7/24 13:08:10
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BERT 是基于 Transformer 编码器的预训练模型,采用双向语言建模。通过海量文本无监督预训练,再在下游任务微调。BERT 在问答、分类、命名实体识别等任务刷新纪录。它标志 NLP 进入预训练微调时代,显著降低任务开发成本。
GPT 系列基于 Transformer 解码器,采用单向语言模型,擅长文本生成与对话。随着规模扩大,模型涌现出理解、推理、创作等能力。GPT 可用于写作、代码生成、智能问答,推动大语言模型快速发展,成为通用 AI 重要探索方向。
LSTM 即长短期记忆网络,是改进型 RNN,通过门控机制控制信息流动。遗忘门、输入门、输出门协同工作,选择性保留或丢弃信息,有效解决长序列梯度消失问题。LSTM 广泛用于机器翻译、语音识别、股市预测等任务,是序列建模重要突破。
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