大模型技术学习之——大模型常用架构以及技术难点 原创
“ 不同的架构,适合不同的任务”
很多人对人工智能以及大模型都有一定的误解,那就是弄不明白其中各种专业名词,以及关系。甚至很多人认为大模型就是人工智能,人工智能就是大模型。
也有人认为只有transformer架构的才是大模型,因此,今天就来了解一下模型的架构。
大模型的架构及优缺点
首先,人工智能(AI)有多种实现方式,而机器学习是其中的一种;而基于机器学习又延伸出了深度学习,深度学习的思想就是分层,通过多个层的叠加实现对数据的分级表达。
而神经网络又是深度学习的一种表现形式,是由模仿人脑神经元的机制而得名,又由于多层的神经网络具有庞大的参数,因此叫做大模型(庞大参数量的机器学习(神经网络)模型)。
所以,大模型的核心是层次堆叠;因此,为了实现这种效果就有了多种神经网络的大模型架构。
大模型的常用架构主要包括Transformer,BERT,GPT,T5等;每种架构都有其独特的设计理念和应用场景;以下是对这些架构的详细介绍以及它们的优缺点分析。
Transformer架构
简介
Transformer是目前大模型的主流架构,由Vaswani等人于2017年提出。它使用了注意力机制替代了传统的RNN和LSTM,能够更好的捕捉长距离依赖关系。
关键组件
自注意力机制:计算序列中各元素之间的相关性,生成每个元素的加权表示。
多头注意力机制:将注意力机制并行化处理,提高模型的表示能力
位置编码:由于模型本身不具备顺序信息,位置编码用于为序列添加位置信息
应用
Transformer本身用于各种自然语言处理认为,如机器翻译,文本分类等。
优点:模型可以并行处理序列,训练效率高,能够很好的捕捉长距离依赖。
缺点:在处理长序列时,计算复杂度高,内存占用大
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
简介
BERT是一种双向Transformer架构,擅长处理自然语言理解认为。它通过遮盖语言模型,和下一句预测进行训练。
特点
双向性允许BERT同时考虑左侧和右侧的上下文,增强了理解能力。
应用
情感分析,问答系统,文本分类,命名体识别等
优缺点
优点:双向编码器能够更好的理解上下文,尤其适合理解复杂的语言现象
缺点:生成能力较弱,主要适用于理解认为;模型计算成本较高
GPT(Generative Pretrained Transformer)
简介
GPT是一种基于Transformer的自回归模型,专注于文本生成任务,与BERT不同,GPT是单向的,即只使用过去的上下文来预测当前的单词。
关键特点
自回归生成:依次预测下一个单词,适合文本生成任务
Transformer解码器:采用Transformer架构中的解码器部分
应用
对话系统,文本生成,文章撰写,翻译等
优缺点
优点:生成文本时能保持一致性和流畅性,适用于多种生成任务
缺点:由于单向性,在理解复杂等上下文时效果不如BERT
T5(Text-To-Text Transfer Transformer)
简介
T5是一种统一的文本到文本的模型架构,可以将所有任务都转换为文本生成任务;例如翻译任务中的输入是原文,输出是译文;文本分类任务中的输入是句子,输出是类别标签
关键特点
统一框架:所有任务都表示为文本转换任务,简化了模型设计和训练流程
预训练目标:使用多任务预训练,包括翻译,摘要生成等
应用
翻译,摘要生成,文本分类,多任务学习等
优缺点
优点:统一框架便于跨任务的知识迁移,模型更具有通用性
缺点:对生成任务过于依赖,可能不适合一些特定的理解任务
DistilBERT
简介
DistilBERT是BERT的精简版,通过蒸馏技术减小模型规模,同时保留了大部分性能
关键特点
模型蒸馏:通过从大模型中学习,精简模型参数,减少计算需求
应用
与BERT类似的任务,但适用于计算资源有限的场景
优缺点
优点:计算成本低,适合移动设备或实时应用
缺点:精度略低于完整的BERT模型
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不同架构的优缺点对比
- BERT vs. GPT:BERT 适合理解任务,如文本分类、问答系统;GPT 适合生成任务,如文本生成、对话系统。BERT 的双向编码使其在理解上下文时更强,而 GPT 在生成流畅自然的文本时更有优势。
- Transformer vs. RNN/LSTM:Transformer 可以并行处理,提高了训练效率,且更好地捕捉长距离依赖,但在处理超长序列时计算复杂度较高。RNN/LSTM 则天然适合处理序列数据,但容易出现梯度消失问题。
- T5 vs. BERT/GPT:T5 的统一框架使其在多任务学习中表现出色,但在专门的理解或生成任务中,可能不如专门设计的 BERT 或 GPT。
本文转载自公众号AI探索时代 作者:DFires
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