T5模型、GPT和BERT
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T5模型、GPT和BERT
T5模型、GPT模型和BERT模型都是基于Transformer架构的预训练语言模型，但它们在设计目标、架构和应用上存在一些区别和联系：
1. **模型架构**：
- **BERT**：仅使用了Transformer的编码器部分，是一个基于双向上下文的编码器模型。
- **GPT**：仅使用了Transformer的解码器部分，是一个单向的生成式模型。
- **T5**：采用了完整的Seq2Seq结构，包括编码器和解码器。
2. **预训练目标**：
- **BERT**：通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）进行预训练。
- **GPT**：通过因果语言模型（CLM），即每个标记预测序列中的下一个标记进行预训练。
- **T5**：使用去噪目标，其中随机的文本范围被
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