classBERTMLP(nn.Module):'''@功能:继承nn.Module实现一个BERT+MLP的模型,包括__init__与forward两个方法@输入:bert预训练模型、隐藏层大小、标签类别@输出:数据经过模型的计算结果'''def__init__(self,emdeb,hidden_size,num_class):# 对传入模型的参数在__init__时定义super(BERTMLP,self).__init__(...
bert模型采用了transformer的encoder结构,另外一个非常有名的语言模型GPT采用了transformer的decoder结构。 如上图所示,Encoder是一个N层的堆叠结构,基本组成单元是Multi-Head Attention和MLP即前馈网络(Position wise Feed Forward Network)。 attention层与FFN层的作用是什么? Attention是实现相关性特征表征的结构,在Multi-...
通过预训练得到的bert encoder网络接上各种各样的下游网络进行不同的任务 a)句子对分类,将经过Encoder层编码后的< CLS>对应位置的向量输入进一个多分类的MLP网络中即可。 b)单句分类,同上。 c)根据问题得到答案,输入是一个问题与一段描述组成的句子对。将经过Encoder层编码后的每个词元对应位置的向量输入进3分类...
BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去适配预训练语言模型,而不是让预训练语言模型主动针对下游任务做优化) 每个batch只有15%的token被预测,所以BERT收敛得比left-to-righ...
在双塔模型的顶层,有一个互操作层,它将左侧塔的用户表征和右侧塔的物品表征作为输入,计算它们之间的相似度。计算相似度的方式有多种,如简单的点积操作、余弦相似度计算,或者是更复杂的MLP结构。 这种模型结构的好处在于,用户和物品的信息处理是独立的,这意味着物品特征基本上是静态的,不会经常发生变化,因此不需要实...
transformer层由一个self attention block和一个2层的多层感知器(MLP)组成。我们分别在这两个模块中引入模型并行性。 如图2a所示,这是MLP的结构,由两个GEMM组成,中间有一个GeLU非线性,后面有一个dropout层。我们以列并行方式划分第一个GEMM。这使得GeLU 非线性可以独立地应用于每个分块GEMM的输出。模块中的第二...
他们的研究灵感来自 MLP-mixer 和 ConvMixer;这两项研究观察到:许多机器学习模型的运作方式都是沿序列和模型维度轴对信息进行混合,并且它们往往对两个轴使用了单个算子。 寻找表现力强、次二次且硬件效率高的混合算子的难度很大。举个例子,MLP-mixer 中的 MLP 和 ConvMixer 中的卷积都颇具表现力,但它们都会随输入...
Finetune-based:属于基于交互的语义匹配方法,将Query和Doc对输入BERT进行句间关系Fine-tuning,最后通过MLP网络得到相关性分数。 Feature-based方式是经过BERT得到Query和Doc的表示向量,然后计算余弦相似度,所有业务场景下Query-Doc相似度都是固定的,不利于适配不同业务场景。此外,在实际场景下为海量Doc向量建立索引存储成本...
在每个任务上,实验结果表明新提出的方法在不使用注意力和 MLP 的前提下均能达到与 Transformer 相媲美的水平。他们还在 BERT 设置中评估了新方法相较于强大 Transformer 基准模型的加速情况。 非因果语言建模 对于非因果语言建模任务,该团队构建了一种基于 M2 的架构:M2-BERT。M2-BERT 可以直接替代 BERT 风格的语言...
FFN就是MLP(多层感知器架构)。而self-Attention层的输入是一个单词经过词嵌入处理的句子,也就是一个词向量列表,输出是结合了句子本身上下文注意力之后的融合向量。此外,为了能够从不同角度捕捉不同的关联程度,Transformer利用了一种"多头"的self-Attention机制。即一个self-Attention层拥有多组WQ、WK、WV,每组分别...