GPT-6B以上的大模型相比BERT-110M，在数据充足的场景，有多大提升？
2023-06-22 阅读 32
目前还没有 GPT-6B 的模型，最新的 GPT-3 模型最大也只有 175B 的参数量。相比之下，BERT-110M 的参数量只有 110M，两者相差很大。
在数据充足的场景下，GPT-3 相比 BERT-110M 可以带来更好的性能表现，尤其是在自然语言生成任务上。因为 GPT-3 是基于 Transformer 模型的，可以通过自回归方式生成连续的文本序列，而 BERT-110M 则是基于 Transformer 编码器的，只能对输入的文本进行编码，无法生成新的文本。
但需要注意的是，模型的性能提升不仅仅取决于参数量的大小，还与训练数据的质量和多样性、模型架构、超参数等因素有关。因此，在实际应用中，需要根据具体任务和数据情况选择最合适的模型。
更新于 2023年06月22日
