人工智能最前沿：Transformer、BERT、GPT揭秘

2023-05-28 03:13:40

揭开生成式人工智能的神秘面纱：Transformer、BERT 和 GPT

在人工智能的浩瀚世界中，生成式人工智能 (AI) 正在掀起一场革命。它拥有创造新内容和数据的非凡能力，从艺术创作到自然语言处理，无处不在地改变着我们的生活。在这趟激动人心的旅程中，让我们深入探讨生成式人工智能领域的三个技术巨头：Transformer、BERT 和 GPT。

Transformer：注意力机制的魅力

Transformer 架构是生成式人工智能的核心。它引入了注意力机制，使模型能够专注于不同位置之间的重要关系。这种能力赋予模型对文本和代码的深刻理解，突破了传统模型的局限，带来了前所未有的表现。

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.nn.modules.transformer import Transformer

# 创建 Transformer 模型
transformer = Transformer(
    num_layers=6,
    d_model=512,
    nhead=8,
    dim_feedforward=2048
)

BERT：自然语言处理新标杆

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是谷歌开发的语言模型。它通过预训练对文本进行深入理解。预训练后，BERT 能够生成高质量的内容，并在自然语言处理任务中取得了巨大的成功。

代码示例：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载 BERT 模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 将文本转换为标记序列
input_ids = tokenizer.encode("这篇文章很精彩", return_tensors="pt")

# 将标记序列输入模型
outputs = model(input_ids)

GPT：突破语言生成的边界

GPT (Generative Pre-trained Transformer) 是 OpenAI 开发的语言模型。它以其惊人的文本生成能力而闻名。GPT 能够生成极其逼真的文本，并执行对话、翻译和问答等复杂任务。

代码示例：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel

# 加载 GPT 模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

# 生成文本
input_text = "今天天气真好"
generated_text = model.generate(
    input_ids=torch.tensor([tokenizer.encode(input_text)]),
    max_length=100
)

# 解码生成文本
print(tokenizer.decode(generated_text[0]))

生成式人工智能的应用

生成式人工智能正在广泛应用于各个领域，包括：