输入层将输入的文本序列表示为向量的形式,然后送入中间层;中间层由多个Transformer的Encoder部分(不包含Decoder部分)堆积而成;输出层就是一个普通的全连接层。 BERT是双向模型,是自编码模型,适合语言理解任务(如分类、序列标注、句向量等) BERT使用堆叠的双向Transformer Encoder,在所有层中共同依赖于左右上下文 1. 基...
hard / soft attention 是在文章《Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention》提出的概念,最直观的一种理解是,hard attention 是一个随机采样,采样集合是输入向量的集合,采样的概率分布是alignment function 产出的 attention weight。因此,hard attention 的输出是某一个特定的输入...
例如CV领域,当然我现在并不知道CV领域是如何使用attention机制的,但是基于此的理解可以猜想到应用方法,比如分辨一张图片是猫还是狗,通过我们的卷积提取特征之后,我们使用attention机制,就可以把那些猫独有的特征重点捕获了,不仅仅捕获了更有价值的特征信息,而且...
BERT是一种基于transformer架构的双向模型,它以一种速度更快的基于Attention的方法取代了RNN(LSTM和GRU)的sequential属性。 该模型还在两个无监督任务(“遮蔽语言模型”和“下一句预测”)上进行了预训练。这让我们可以通过对下游特定任务(例如情绪分类,意图检测,问答等)进行微调来使用预先训练的BERT模型。 本文将手把手...
BERT基本上是Transformer架构的编码器堆栈。Transformer体系结构是一种编码器-解码器网络,它在编码器使用self-attention,在解码器使用注意力。 在编码器堆栈中具有12层,而 在编码器堆栈中具有24层。这些不只是原始论文中描述的Transformer体系结构(6个编码器层)。与原始论文中建议的Transformer体系结构相比,BERT体系结构(...
然后Prompts（提示）模型给我们一个回答，这样可以针对许多不同的任务进行操作，可以用于分类，也可以用于...
左图:缩放点乘注意力,这就是个平常的注意力机制,只不过多了scale和mask(仅对于decoder下面橙色框部分),使用的是dot-product attention,原文还提到另一种additive attention。 右图:多头注意力实现。每个Q,K,V都经过h个(不同)线性结构,以捕获不同子空间的信息,经过左图结构后,对h个dot-product attention进行concat...
本质上来说,Transformer就是一个只由attention机制形成的encoder-decoder结构。关于attention的具体介绍可以参考之前这篇理解Attention机制原理及模型。理解Transformer模型可以将其进行解剖,分成几个组成部分: Embedding (word + position) Attention mechanism (scaled dot-product + multi-head) ...
BERT与ELMo提出,一经提出就明显胜过了ELMo。BERT的灵感来源是OpenAI在17年发布过的一篇名为“Attention is all your need”论文中提到的Transformer模型。关于Transformer的相关模型我们放在第七个章节中具体介绍,本章节内BERT是作为一类预训练模型介绍的。 首先,BERT在NLP的11个任务(包括文本分类任务)中均有较大程度...