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-BERTBASE: L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M-BERTLARGE: L=24, H=1024, A=16, Total Parameters=340M为了进行比较,论文选择BERTLARGE,它与OpenAI GPT具有相同的模型大小。然而,重要的是,BERT Transformer使用双向self-attention,而GPT Transformer使用受限制的self-attention,其中每个token只能处理其左侧的上下文。研究团队注意到,在文献中,双向Transformer通常被称为“Transformer encoder”,而左侧上下文被称为“Transformer decoder”,因为它可以用于文本生成。BERT,OpenAI GPT和ELMo之间的比较如图1所示。

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