一、联合训练任务
1.1 NTP(Next Token Prediction)
gpt预训练的一个目标函数有两个,第一个是基础的下一个词预测任务,选择一个K窗口,将窗口中的K个词的embedding作为条件去预测下一个词。
1.2 TC(Text Classification)
第二个是一个分类任务,一段话给一个标签,然后去预测这标签。
作为预训练微调时的目标函数是这两个函数的加权和。
他在下接下游任务的时候,是将输入放入到transformer的decoder中,跟bert一样,使用预训练的参数,然后将特征加入到后续的一个FFN中,如下图所示:
他的层数是12层加768维,bert就是为了跟他做对比实验,才将自己的参数设置成这样的。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-594970.html
二、GPT2
GPT2是open ai为了回应bert,所文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-594970.html
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