BERT、T5、ViT 和 GPT-3 架構概述
1.?BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
-
架構特點
- 基于 Transformer 編碼器：BERT 使用多層雙向 Transformer 編碼器，能夠同時捕捉輸入序列中每個詞的左右上下文信息。
- 預訓練任務：
- 掩碼語言模型（Masked Language Model, MLM）：隨機遮蔽輸入序列中的部分詞，模型需預測被遮蔽的詞。
- 下一句預測（Next Sentence Prediction, NSP）：預測兩個句子是否連續。
- 應用場景：文本分類、命名實體識別、問答系統等。
- 優勢：
- 雙向上下文理解能力強，適合需要深入理解語義的任務。
- 預訓練模型可微調以適應多種下游任務。
代表性應用
- 自然語言理解：
- 文本分類：情感分析、垃圾郵件檢測、新聞分類等。
- 命名實體識別（NER）：從文本中提取人名、地名、組織名等實體。
- 問答系統：理解用戶問題并生成答案，如機器閱讀理解任務。
- 醫療領域：
- 用于醫學文獻分析，提取疾病、藥物、癥狀等關鍵信息。
- 金融領域：
- 分析金融報告，識別風險因素或市場趨勢。
2.?T5（Text-to-Text Transfer Transformer）
架構特點
- 基于 Transformer 編碼器-解碼器：T5 將所有自然語言處理任務統一為文本到文本的轉換任務。
- 預訓練任務：
- Span Corruption：隨機遮蔽輸入文本中的連續詞，模型需恢復被遮蔽的部分。
- 應用場景：文本生成、機器翻譯、摘要生成、問答系統等。
- 優勢：
- 統一的任務框架，靈活性高，適合多種自然語言處理任務。
- 通過微調可快速適應新任務。
代表性應用
- 文本生成：
- 摘要生成：將長文檔壓縮為簡潔的摘要。
- 對話系統：生成自然流暢的對話回復。
- 機器翻譯：
- 支持多語言互譯，提升翻譯質量。
- 代碼生成：
- 根據自然語言描述生成代碼片段。
- 教育領域：
- 自動生成練習題、解答或學習材料
3.?ViT（Vision Transformer）
架構特點
- 基于 Transformer 的視覺模型：ViT 將圖像分割為固定大小的補丁（patches），并將這些補丁視為序列輸入到 Transformer 編碼器中。
- 預訓練任務：通常在大規模圖像數據集上進行自監督學習（如掩碼補丁預測）。
- 應用場景：圖像分類、目標檢測、圖像分割等。
- 優勢：
- 突破了傳統卷積神經網絡（CNN）在視覺任務中的主導地位。
- 適用于大規模數據集，且在遷移學習中表現出色。
代表性應用
- 計算機視覺：
- 圖像分類：識別圖像中的物體類別。
- 目標檢測：定位圖像中的多個物體并分類。
- 圖像分割：將圖像分割為多個區域，每個區域對應不同物體。
- 醫學影像分析：
- 用于X光、CT掃描等醫學圖像的分析，輔助疾病診斷。
- 自動駕駛：
- 實時處理攝像頭圖像，識別道路、交通標志和其他車輛
4.?GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）
架構特點
- 基于 Transformer 解碼器：GPT-3 使用多層自回歸 Transformer 解碼器，生成文本時逐步預測下一個詞。
- 預訓練任務：
- 自回歸語言建模：根據前文預測下一個詞。
- 應用場景：文本生成、對話系統、代碼生成、知識推理等。
- 優勢：
- 參數規模巨大（最高達 1750 億），生成能力極強。
- 支持零樣本學習（Zero-shot Learning）和少樣本學習（Few-shot Learning），無需微調即可完成新任務。
代表性應用
- 自然語言生成：
- 創意寫作：生成小說、詩歌、劇本等。
- 技術文檔：自動生成產品說明、用戶手冊等。
- 對話系統：
- 構建智能客服、虛擬助手，提供自然語言交互。
- 知識推理：
- 回答復雜問題，提供詳細解釋和推理過程。
- 代碼輔助：
- 根據自然語言描述生成代碼，或提供代碼建議。
總結對比
| 模型 | 架構類型 | 預訓練任務 | 優勢 | 應用場景 |
|---|---|---|---|---|
| BERT | 雙向 Transformer 編碼器 | MLM + NSP | 雙向上下文理解能力強 | 文本分類、問答、命名實體識別 |
| T5 | Transformer 編碼器-解碼器 | Span Corruption | 統一任務框架，靈活性高 | 文本生成、翻譯、摘要 |
| ViT | Transformer 編碼器 | 掩碼補丁預測 | 突破 CNN 限制，遷移學習出色 | 圖像分類、目標檢測 |
| GPT-3 | 自回歸 Transformer 解碼器 | 自回歸語言建模 | 生成能力強，支持零樣本學習 | 文本生成、對話、代碼生成 |
這些模型分別在自然語言處理和計算機視覺領域取得了顯著進展，推動了深度學習技術的發展。
- BERT：專注于自然語言理解，擅長分類、命名實體識別等任務。
- T5：以文本到文本的框架為核心，適用于生成、翻譯、代碼生成等多樣化任務。
- ViT：將Transformer引入計算機視覺，推動圖像分類、檢測和分割的進步。
- GPT-3：以強大的自然語言生成能力著稱，支持創意寫作、對話系統和知識推理。
這些模型在各自領域推動了技術邊界，為實際應用提供了高效、靈活的解決方案。
以下是BERT相關應用的視頻，提供了BERT在自然語言處理中的應用介紹，可供參考:
好看視頻-輕松有收獲
時長：02:51
革新語言處理領域:深度學習巨擘BERT在自然語言處理的應用
好看視頻-輕松有收獲
時長：00:26
國外最具代表性的人工智能大模型-Bert
)
