Выберите верные утверждения относительно моделей BERT и GPT:
По своей архитектуре BERT и GPT является идентичными
Идея BERT заключается в использовании предобучения на задаче языкового моделирования
Идея BERT заключается в использовании предобучения на задаче маскированного языкового моделирования
GPT и BERT - это одна и та же архитектура нейронной сети с одинаковой технологией предобучения, отличие лишь в названии
Модель BERT не использует маскирование attention, в отличие от GPT

Другие предметы Колледж Модели трансформеров в обработке естественного языка анализ данных колледж модели BERT и GPT архитектура BERT предобучение BERT маскированное языковое моделирование нейронные сети разница BERT и GPT технологии предобучения Новый

Давайте разберем каждое из утверждений о моделях BERT и GPT и выясним, какие из них верные.

• По своей архитектуре BERT и GPT является идентичными:

  Это утверждение неверно. Хотя обе модели основаны на архитектуре трансформеров, они имеют разные подходы к обработке текста. BERT использует двунаправленный контекст, в то время как GPT - односторонний.

• Идея BERT заключается в использовании предобучения на задаче языкового моделирования:

  Это утверждение также неверно. BERT использует маскированное языковое моделирование, а не традиционное языковое моделирование, где предсказывается следующее слово в последовательности.

• Идея BERT заключается в использовании предобучения на задаче маскированного языкового моделирования:

  Это утверждение верно. BERT обучается предсказывать случайно замаскированные слова в предложениях, что позволяет модели захватывать контекст и семантику текста.

• GPT и BERT - это одна и та же архитектура нейронной сети с одинаковой технологией предобучения, отличие лишь в названии:

  Это утверждение неверно. Хотя обе модели используют архитектуру трансформеров, они имеют разные подходы к предобучению и архитектурные особенности. GPT использует автогрессивное языковое моделирование, в то время как BERT использует маскированное языковое моделирование.

• Модель BERT не использует маскирование attention, в отличие от GPT:

  Это утверждение неверно. BERT использует маскирование в процессе предобучения, чтобы скрыть некоторые слова в предложении, и, следовательно, не использует все слова одновременно. GPT, с другой стороны, использует маскирование в механизме внимания, чтобы не учитывать будущие токены в процессе генерации текста.

Таким образом, единственное верное утверждение из предложенных - это третье: "Идея BERT заключается в использовании предобучения на задаче маскированного языкового моделирования".