BERT、GPT和ELMo模型对比分析

BERT、GPT和ELMo模型对比分析

BERT、GPT和ELMo是自然语言处理领域中三个重要的预训练模型，它们在特征提取、语言模型方向性等方面存在显著差异。本文将从多个维度对比分析这三个模型的特点，帮助读者更好地理解它们各自的优劣。

BERT、GPT、ELMo之间的不同点

• 关于特征提取器：

• ELMo采用两部分双层双向LSTM进行特征提取，然后再进行特征拼接来融合语义信息。

• GPT和BERT采用Transformer进行特征提取。

• 很多NLP任务表明Transformer的特征提取能力强于LSTM，对于ELMo而言，采用1层静态token embedding + 2层LSTM，提取特征的能力有限。

• 单/双向语言模型：

• 三者之中，只有GPT采用单向语言模型，而ELMo和BERT都采用双向语言模型。

• ELMo虽然被认为采用了双向语言模型，但实际上是左右两个单向语言模型分别提取特征，然后进行特征拼接，这种融合特征的能力比BERT一体化的融合特征方式弱。

• 三者之中，只有ELMo没有采用Transformer。GPT和BERT都源于Transformer架构，GPT的单向语言模型采用了经过修改后的Decoder模块，Decoder采用了look-ahead mask，只能看到context before上文信息，未来的信息都被mask掉了。而BERT的双向语言的模型采用了Encoder模块，Encoder只采用了padding mask，可以同时看到context before上文信息，以及context after下文信息。

BERT、GPT、ELMo各自的优点和缺点

• ELMo：

• 优点：从早期的Word2Vec预训练模型的最大缺点出发，进行改进，这一缺点就是无法解决多义词的问题。ELMo根据上下文动态调整word embedding，可以解决多义词的问题。

• 缺点：ELMo使用LSTM提取特征的能力弱于Transformer。ELMo使用向量拼接的方式融合上下文特征的能力弱于Transformer。

• GPT：

• 优点：GPT使用了Transformer提取特征，使得模型能力大幅提升。

• 缺点：GPT只使用了单向Decoder，无法融合未来的信息。

• BERT：

• 优点：BERT使用了双向Transformer提取特征，使得模型能力大幅提升。添加了两个预训练任务，MLM + NSP的多任务方式进行模型预训练。

• 缺点：模型过于庞大，参数量太多，需要的数据和算力要求过高，训练好的模型应用场景要求高。更适合用于语言嵌入表达，语言理解方面的任务，不适合用于生成式的任务。

小结

学习了BERT、GPT、ELMo之间的区别：

• 三者所选取的特征提取器不同。BERT采用的是Transformer架构中的Encoder模块。GPT采用的是Transformer架构中的Decoder模块。ELMo采用的双层双向LSTM模块。
• 三者所采用的语言模型单/双向不同。BERT采用的是最彻底的双向语言模型，可以同时关注context before和context after。GPT采用的是单向语言模型，即Transformer中的Decoder，由于采用了mask机制，所以未来信息context after都不可见。ELMo表面上被认为是双向语言模型，但实际上是左右两个单向LSTM模型分别提取特征，在进行简单的拼接融合。