ALBERT 对比 Gopher
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哪一个更好？ALBERT 还是 Gopher？
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ALBERT
什么是 ALBERT?
ALBERT 是“A Lite BERT”的缩写，是广泛用于自然语言处理任务的 BERT 模型的优化版本。 Zenzhong Lan 及其同事在 arXiv 论文中提出，ALBERT 提供了两种参数减少技术，可以显着降低内存消耗并提高 BERT 的训练速度，而不会牺牲性能。
这一进步解决了 GPU/TPU 内存限制以及与模型大小增加相关的通常较长的训练时间的挑战。论文通过实证证据证明，ALBERT 不仅在 GLUE、RACE 和 SQuAD 等各种基准上比 BERT 表现更好，而且还以更少的参数数量实现了最先进的结果。该研究进一步引入了自监督损失函数，增强了模型理解句子间连贯性的能力，从而显着改善了需要多句子输入的任务。作者为 ALBERT 提供了代码和预训练模型，使它们可以在 NLP 社区中广泛使用。
Gopher
什么是 Gopher?
通过 DeepMind 对人工智能语言处理能力的探索，发现人工智能的前沿进展。这一探索的核心是 Gopher，这是一个拥有 2800 亿参数的语言模型，旨在理解和生成类人文本。语言是人类智力的核心，使我们能够表达思想、创造记忆和促进理解。
DeepMind 的跨学科团队意识到其重要性，致力于推动 Gopher 等语言模型的发展，平衡创新与道德考虑和安全性。了解这些语言模型如何通过提高从阅读理解到事实检查等任务的性能来推进人工智能研究，同时识别逻辑推理挑战等限制。还关注与大型语言模型相关的潜在道德和社会风险，包括偏见和错误信息的传播，以及为减轻这些风险而采取的步骤。
ALBERT 赞同数
Gopher 赞同数
ALBERT 顶级功能
参数减少技术： 降低内存消耗并提高 BERT 训练速度的技术。
改进的模型扩展： ALBERT 的扩展比原始 BERT 更好，即使参数较少。
最先进的性能： 成就包括 GLUE、RACE 和 SQuAD 基准测试的新高分。
**自监督损失函数：**一种新颖的损失函数，可以改善句子间连贯性的建模。
开源模型： 预训练模型和代码库可供社区公开使用。
Gopher 顶级功能
高级语言建模： Gopher 代表了大规模语言模型的重大飞跃，重点是理解和生成类人文本。
道德和社会考虑因素： 识别和管理与人工智能语言处理相关的风险的主动方法。
性能评估： Gopher 在众多任务中表现出了显着的进步，更接近人类专家的性能。
跨学科研究： 来自不同背景的专家之间的合作，以解决语言模型训练中固有的挑战。
创新研究论文： 发布三篇论文，涵盖 Gopher 模型研究、道德和社会风险以及提高效率的新架构。
ALBERT 类别
- Large Language Model (LLM)
Gopher 类别
- Large Language Model (LLM)
ALBERT 定价类型
- Freemium
Gopher 定价类型
- Freemium