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在Bert原始论文中，与GPT1.0的实验对比分析也可以看出来，BERT相对GPT1.0的性能提升，主要来自于双向语言模型与单向语言模型的差异。这是Bert的好处，很明显，Bert之后的改进模型，也需要把双向的信息给利用起来。【不信邪的是GPT】
这些不只是原始论文中描述的Transformer体系结构（6个编码器层）。与原始论文中建议的Transformer体系结构相比，BERT体系结构（BASE和LARGE）还具有更大的前馈网络（分别为768和1024个隐藏单元）和更多的关注点（分别为12和16）。它包含512个隐藏
最重要的是，GPT-3的few-shot还在部分NLU任务上超越了当前SOTA。该论文长达72页（GoogleT5是53页），第10页之后都是长长的实验结果与分析。显然，GPT-3的模型参数、训练数据和工作量都是惊人的，论文署名多达31个作者，所有实验做下来...
还是论文作者试图掩盖自己论文剽窃的事实？抑或是直接用GPT模型替自己写论文？CS论文出现奇怪的短语前段时间，有些计算机科学期刊论文中出现了一系列让人摸不着头脑的术语。明明已经算是非常普遍的术语，但就是不好好说。来一起感受一下：
详细的实验设置请参照原论文.ComparsionPre-TrainingObjectives作者做了各不同预训练目标的模型的效果对比,这些模型并不是原始论文中的模型,而是作者或多或少调整过的.其中所使用的模型分别类似于:LanguageModel:GPT.PermutedLanguageModel
在Bert原始论文中，与GPT1.0的实验对比分析也可以看出来，BERT相对GPT1.0的性能提升，主要来自于双向语言模型与单向语言模型的差异。这是Bert的好处，很明显，Bert之后的改进模型，也需要把双向的信息给利用起来。【不信邪的是GPT】
这些不只是原始论文中描述的Transformer体系结构（6个编码器层）。与原始论文中建议的Transformer体系结构相比，BERT体系结构（BASE和LARGE）还具有更大的前馈网络（分别为768和1024个隐藏单元）和更多的关注点（分别为12和16）。它包含512个隐藏
最重要的是，GPT-3的few-shot还在部分NLU任务上超越了当前SOTA。该论文长达72页（GoogleT5是53页），第10页之后都是长长的实验结果与分析。显然，GPT-3的模型参数、训练数据和工作量都是惊人的，论文署名多达31个作者，所有实验做下来...
还是论文作者试图掩盖自己论文剽窃的事实？抑或是直接用GPT模型替自己写论文？CS论文出现奇怪的短语前段时间，有些计算机科学期刊论文中出现了一系列让人摸不着头脑的术语。明明已经算是非常普遍的术语，但就是不好好说。来一起感受一下：
详细的实验设置请参照原论文.ComparsionPre-TrainingObjectives作者做了各不同预训练目标的模型的效果对比,这些模型并不是原始论文中的模型,而是作者或多或少调整过的.其中所使用的模型分别类似于:LanguageModel:GPT.PermutedLanguageModel
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