理解式预训练模型与生成式预训练模型有什么区别

E.Z • 2023年7月30日下午11:36 • 科技 • 阅读 1201

理解式预训练模型与生成式预训练模型的区别有：1、目标不同；2、任务不同；3、应用范围不同。理解式预训练模型的目标是学习文本的理解和表示，而生成式预训练模型的目标是学习文本的生成概率分布。

一、理解式预训练模型

理解式预训练模型也被称为语言理解模型，其主要目标是通过学习文本数据的语义信息和上下文关系来“理解”语言。这类模型的代表性例子是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。BERT模型通过训练一个深层的双向Transformer编码器，在大规模无标签文本数据上进行预训练。它通过遮蔽单词预测任务和句子对预测任务来学习文本的上下文表示和语义关系。

理解式预训练模型的特点：

双向上下文理解： 理解式预训练模型可以利用上下文信息，同时考虑句子中的前后词语，使得它能够更好地理解词语的含义和句子的语义。
适用于下游任务： 经过预训练的理解式模型可以用于各种下游NLP任务，如文本分类、命名实体识别等，只需在预训练模型的基础上微调即可。

二、生成式预训练模型

生成式预训练模型也被称为语言生成模型，它的目标是生成连续文本序列，例如文本摘要、对话生成等。这类模型的代表性例子是GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型，如GPT-2和GPT-3。GPT模型通过在大规模文本数据上进行自回归预训练，即通过预测下一个词语来学习文本的生成能力。

生成式预训练模型的特点：

自回归生成： 生成式预训练模型按顺序逐步生成文本序列，每个步骤都依赖前面生成的内容，从而生成连续的文本。
语言生成任务： 生成式预训练模型主要用于生成文本，如对话系统、文本摘要等任务。它可以通过给定一些输入文本，自动补充完整并生成相应的文本输出。

三、区别

目标不同：理解式预训练模型的目标是学习文本的理解和表示，而生成式预训练模型的目标是学习文本的生成概率分布。
任务不同：理解式预训练模型主要应用于需要理解和推断文本意义的任务，如文本分类、命名实体识别等，而生成式预训练模型主要应用于生成文本的任务，如对话生成、文本摘要等。
应用范围不同：理解式预训练模型更适用于有监督或半监督任务，可以直接进行微调并获得较好的效果，而生成式预训练模型在无监督任务中表现优异，但在特定任务上需要更多的微调。