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1. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers): - 优势:采用Transformer架构,能够捕捉文本中的双向关系,适用于多种NLP任务,如问答、命名实体识别等。 - 劣势:相对较大的模型规模和计算资源需求,不太适合在资源有限的环境中使用。 2. GPT(Generative Pre-trained Transformer): - 优势:采用Transformer架构,以预训练的方式生成自然语言文本,适用于生成式任务,如对话生成、文章创作等。 - 劣势:可能在理解长距离依赖性和上下文一致性方面存在挑战,而且生成式任务的输出可能难以控制。
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