深度学习比较简单的框架

如何评价深度学习框架Bert和Transformer的异同？

Bot和Transformer都是深度学习域的预训练语言模型，但它们在模型结构和应用上有以下主要区别：

1模型结构：

。 Bert是基于Transformer码器结构的模型，只有Encoder部分。 Transformer是一个完整的序列到序列结构模型，由码器和解码器组成。

Bert的模型结构比较简单，主要用于上下文语义理解任务，比如文本分类、文本相似度计算等。 Transformer可以应用于更复杂的任务，例如机器翻译、摘要生成以及其他需要生成语言序列的任务。

2.预训练语料库：

Bert使用Wikipedia和BookCorpus进行预训练。 语料库很大并且无监督。 Transformer通常使用监督并行语料库（例如WMT数据集）进行预训练。

Bert的预训练更加深入，可以让你获得更丰富的语义知识。 从Transformer中获得的知识更加专业和专注。

3.应用域：

Bert用于NLP下游更广泛的任务，主要用于与语言理解相关的任务，例如命名实体识别、情感分析、文本分类等。

Transformer最广泛应用于机器翻译、摘要生成、对话和其他生成模型。

4.权重共享：

Bert对TransformerEncoder的多层堆叠、权重共享和更简单的模型使用相同的设置。

Transformer的码器和解码器参数不同，权重不共享，模型相对更复杂。

简而言之，虽然Bert和Transformer与TransformerEncoder具有相同的特性，但它们实际上是两种不同的预训练语言模型。 它们在模型结构、预训练语料库、应用域和权重共享方面存在很大差异。 。 不同之处。 根据不同的任务需求选择使用Bert或者Transform可以取得更好的效果。 他们的创新也推动了NLP域的蓬勃发展。