NLP论文

1. BERT(bidirectional encoder representations from transformer)是谷歌公司发明的，基于自注意力机制的nlp模型。有预训练好的模型，并且开源的供所有人去做调优。是2018年的时候最优秀的nlp模型。

训练方式：自编码（Autoencoding）

预测目标：给定上下文，预测其中的一个或多个缺失单词

输入处理：双向，可以同时考虑一个词的左右上下文

适用场景：适合理解上下文，有助于信息提取、问答系统、情感分析等

架构：基于Transformer的编码器

语言模型：判别式（Discriminative）

优点：对上下文理解能力较强

缺点：生成的文本连贯性较弱

GitHub - google-research/bert: TensorFlow code and pre-trained models for BERT

GitHub - ymcui/Chinese-BERT-wwm: Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT（中文BERT-wwm系列模型）

2. GPT(Generative Pretrained Transformer)

训练方式：自回归（Autoregressive）

预测目标：在给定前面的单词时，预测下一个单词

输入处理：单向（从左往右或者从右往左）

适用场景：适合生成式任务，如文章生成、诗歌创作等

架构：基于Transformer的解码器

语言模型：生成式（Generative）

优点：预测的连贯性较强

缺点：对上下文理解能力相对较弱

3. T5

4. Bart

可以去仔细阅读的文章如下：（待读）

1. Attention is all you need

2. BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformer for language understanding

3. GPT体验

https://poe.com/