猿享天开
AI大模型基础：BERT、GPT、Vision Transformer（ViT）的原理、实现与应用
AI大模型基础：BERT、GPT、Vision Transformer（ViT）概述 本文介绍了三种主流AI大模型的基础原理与应用。BERT是基于双向Transformer的编码器模型，通过掩码语言建模和下一句预测任务进行预训练，擅长文本理解任务如分类和问答。GPT是单向Transformer解码器模型，专精文本生成任务。Vision Transformer（ViT）将Transformer结构应用于计算机视觉，通过图像分块处理实现高效的图像分类。文章详细解析了各模型的原理架构、数学基础和优缺点等
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- 华为HDE（HUAWEI Developer Experts)，UnityMarvel创始人，开放原子基金会银牌讲师，51CTO学堂金牌讲师，IT畅销书作者。从事软件研究和开发超过20年，长期从事编译器、人工智能、Python、Go、JavaScript、Java及跨平台技术的研究和开发工作，曾出版超过40本IT图书。主要著作包括《Python从菜鸟到高手》、《Python爬虫从菜鸟到高手》、《奇妙的Python：神奇代码漫游之旅》。
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