我们介绍了一种新的语言表示模型,名为BERT,全称为来自Transformer的双向编码器表示。与最近的语言表示模型(Peters等,2018a;Radford等,2018)不同,BERT旨在通过在所有层中联合调节左右上下文,从未标记的文本中预训练深度双向表示。因此,预训练的BERT模型只需添加一个额外的输出层,就可以为广泛的任务(如问答和语言推理)创...
在训练过程中,我们使用了AdamW优化器(Loshchilov和Hutter,2017),为预训练层(transformer骨干)设置了1e-5的基础学习率,为非预训练层(FFN层和片段表示层)设置了5e-5的学习率。模型的最大训练步数为30,000步,前10%步骤采用热身(warmup)阶段,之后通过余弦调度器进行学习率衰减。 Pile-NER数据集本身仅包含正样本实...
但是无论是ELMo还是OpenAI GPT都有各自的缺点,前者采用的LSTM抽取特征的能力远弱于Transformer,并且拼接方法双向融合特征的融合能力偏弱。后者的语言模型结构是从左到右单向的,导致在Transformer里自关注层(self-attention layers)中得每个token只看到了前面的tokens(Vaswani et al., 2017),这种限制对句子层级的任务来说...
预训练深度双向Transformer语言模型的优势在于其强大的表示能力和灵活性。由于采用了Transformer架构,该模型可以处理长距离依赖关系,并能够学习到更丰富的语义信息。此外,预训练语言模型还可以通过微调来适应特定任务,从而在各种NLP任务中取得优异的表现。在应用方面,预训练深度双向Transformer语言模型已经在多个NLP任务中取得了...
BERT作为一种深度双向Transformer模型,通过预训练大量文本数据,学习语言的上下文表示,为NLP领域带来了显著的进步。它广泛应用于各种语言任务,并取得了显著的性能提升。然而,BERT也存在一些缺点,如模型复杂度高、对输入数据的预处理要求较高等。未来研究可以针对这些不足之处进行改进,以进一步提高BERT的性能和应用范围。
Bert 采用双向 Transformer 编码器,没有用解码器。 编码器作用:生成下一个词时,它只能依赖于已生成的词(通常是左侧的词) 解码器没有用是因为,在生成任务中,不仅记住前面的人说的,还想提前知道后面的人会说什么,然后再说它的那一句,这是不可能的,故事还在发展,我们不能知道未来的内容。
transformer双向编码器原理 它能够同时处理序列的前后信息,打破了传统模型的单向限制。编码器中的多头注意力机制允许模型关注输入的不同部分。这种机制增强了模型捕捉复杂关系的能力。Transformer 双向编码器通过位置编码为序列中的元素赋予位置信息。位置编码使得模型能够理解元素在序列中的相对位置。前馈神经网络层在编码器中...
同时,通过实验与应用案例的分析,展示Transformer双向解码器在机器翻译、文本生成等自然语言处理任务中的表现和潜力。最终,期望读者能够通过本文对双向解码器有一个清晰的认识,并为进一步研究和应用提供参考。 2. Transformer 双向解码器的原理 2.1 Transformer 简介 Transformer是一种基于注意力机制的序列到序列模型,由...
模型结构——Transformer编码器 Transformer vs. LSTM 模型细节 在不同任务上进行微调 GLUE SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 SWAG 分析 预训练的影响 方向与训练时间的影响 模型规模的影响 遮罩策略的影响 多语言BERT(机器翻译) 生成训练数据(机器阅读理解) 常见问题
遮蔽语言模型从输入中随机遮蔽一些标记,目的是仅根据被遮蔽标记的上下文来预测它对应的原始词汇的 id。与从左到右的语言模型预训练不同,MLM 目标允许表示融合左右上下文,这允许我们预训练一个深层双向 Transformer。除了遮蔽语言模型之外,我们还提出了一个联合预训练文本对来进行“下一个句子预测”的任务。