bert是几几年提出的
时间: 2024-06-26 19:00:24 浏览: 5
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google在2018年提出的语言模型。它首次发布于2018年10月,并在自然语言处理领域引起了巨大反响,为后续的预训练语言模型奠定了基础。BERT使用Transformer架构进行预训练,能够捕捉文本中的上下文信息。
相关问题
请告诉我近几年transformer的骨架网络有哪些
近几年,Transformer的骨架网络主要有以下几种:
1. Transformer:这是原始的Transformer模型,由Google在2017年提出,是目前NLP领域最常用的模型之一。
2. GPT-1, GPT-2, GPT-3:这是由OpenAI开发的一系列基于Transformer的语言模型,其中GPT-3是目前最大的模型,拥有1750亿个参数。
3. BERT:这是由Google在2018年提出的预训练语言模型,也是基于Transformer的骨架网络,主要用于文本分类、问答等任务。
4. XLNet:这是由CMU和谷歌联合提出的模型,通过对Transformer进行改进,实现了自回归和自编码两种训练方式的结合。
5. RoBERTa:这是Facebook在2019年提出的一种基于BERT的预训练语言模型,通过对BERT的训练方式和数据进行优化,取得了SOTA的效果。
6. T5:这是由Google在2020年提出的一种基于Transformer的通用文本生成模型,可用于文本摘要、翻译、问答等任务。
transformer模型有几个版本
Transformer是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的深度学习模型,最初由谷歌提出,用于进行自然语言处理任务,如机器翻译和文本生成等。目前主要有以下几个版本:
1. Transformer:谷歌于2017年提出的原始Transformer模型,用于进行机器翻译任务。
2. BERT:谷歌于2018年提出的基于Transformer的双向编码器表示(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,用于进行自然语言处理任务,如语义相似性、问答系统等。
3. GPT-2:OpenAI于2019年提出的基于Transformer的生成式语言模型(Generative Pre-trained Transformer 2),可以生成高质量的文本内容,如文章、对话等。
4. RoBERTa:Facebook于2019年提出的基于BERT的改进模型(Robustly optimized BERT approach),采用更大规模的数据集和更长的训练时间,取得了更好的性能。
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