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TransformerBasedLearningforBERTandGPT
LanguageModels
LectureNotesonDeepLearning
AviKakandCharlesBouman
PurdueUniversity
Wednesday10thJuly,202408:11
©2024AvinashKak,PurdueUniversity
PurdueUniversity1
PreambleToTOCToHowTo
LargeLanguageModeling(LLM)madeitsdebutintheyear2019.OpenAI
officiallyreleasedtheGPT-2modelinFebruary2019andGoogleofficially
releaseditsBERTmodelinOctober2019.
WhatismostdistinctiveaboutLLMsisthattheycaningestterabytesofpublicly
availabletextualdatasets,learnfromthatdatawithoutanysupervision,and
becomeexpertsinword-to-word,clause-to-clause,sentence-to-sentence,and
paragraph-to-paragraphcontinuitypropertiesofnarratives.
MygoalinthislectureistohighlightsomeoftheimportantaspectsofLLMs,the
architecturesoftheirneuralnetworksthatarebasedonTransformers,howthey
carryoutunsupervisedlearning,etc.
I’llstartbyillustratingseveraloftheLLMconceptsthroughmyexplanationsof
BERT.ThemainreasonforthatisthatmyacquaintanceshipwithBERTdates
backalmosttotheyearitwasborn.TheGPTmodelshaveenteredmy
consciousnessratherrecently.
BERTstartedoutasanacronymforBidirectionalEncoderRepresentationsfrom
Transforms.
PurdueUniversity2
Preamble(contd.)
However,fromthewaytheacronymBERTisnowusedinpublicationsandin
generalcommunications,youcouldsaythatBERThasbecomeanoununto
itself.BERTwasfirstpresentedinthe2019paperbyDevlinetel.:“BERT:
Pre-TrainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguage
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