palm e模型和gpt模型都是 Transformer 模型的变种,主要区别在于:

1. 训练目标不同。GPT模型的训练目标是最大化下一个词的预测概率,是一种语言模型。而PLM模型的训练目标是最大化屏蔽过的词的预测概率,可以看作一种填充面具任务。PLM模型可以应用于更广的NLG任务,不仅限于下一词预测。

2. 掩码策略不同。GPT模型没有掩码任何词,而PLM模型通过随机掩码的方式对输入文本进行处理,再进行预测。掩码可以包括替换为[MASK]标记,随机替换为其他词等。

3. 预训练数据不同。GPT通常使用一般域的文本数据进行预训练,如Wikipedia、Book Corpus等。而PLM可以使用更广的文本类型,包括专业域文本、对话文本、代码等,因此可以应用于更多下游任务。

总体来说,GPT模型更注重语言模型能力的预训练,而PLM模型attempts更注重通用性预训练,能够更好地转移到其他NLG下游任务中。PLM比GPT模型有更强的适应性和泛化能力。

两者的区别可总结为:

• 训练目标:语言模型 VS 填充面具

• 掩码策略:无 VS 有

• 预训练数据:一般域 VS 更广域

• 适用范围:更偏向语言模型 VS 更广的NLG任务

目前主流的PLM模型有BERT、RoBERTa、XLNet、ELECTRA等,主流的GPT模型有GPT、GPT-2、GPT-3等。
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