GPT(Generative Pre-trained Transformer)则是由OpenAI研究团队在2018年提出的一种语言模型。其起源于对传统预训练语言模型(如ELMO和ULMFit)的改进和升级,采用了Transformer架构,并通过预训练+微调的方式实现语言理解和生成。 GPT则展示了预训练语言模型在语言生成任务中的潜力。它被广泛应用于各种文本生成任务,如文本自动...
Transformer Bert 模型结构 两个任务 Bert模型的主要特点: RNN RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义,当然这里也可以不是时间,比如文字序列,但总归序列数据有一...
BertModel是一个PyTorch中用来包裹网络结构的torch.nn.Module,BertModel里有forward()方法,forward()方法中实现了将Token转化为词向量,再将词向量进行多层的Transformer Encoder的复杂变换。 forward()方法的入参有input_ids、attention_mask、token_type_ids等等,这些参数基本上是刚才Tokenizer部分的输出。 代码语言:javas...
Transformer:Transformer是由encoder-decoder结构组成的,采用自注意力机制和位置编码,支持并行计算,因此训练速度较快。 BERT:BERT是基于Transformer的Encoder部分构建的,只有transformer的encode结构,是生成语言模型。与标准的Encoder-Decoder架构不同,BERT使用了一种双向的掩码策略,可以同时从左到右和从右到左处理输入数据。2...
在本教程[1]中,我们将深入研究 BERT(一种著名的基于 Transformer 的模型),并提供一个实践示例来微调基本 BERT 模型以进行情感分析。 BERT简介 BERT 由 Google 研究人员于 2018 年推出,是一种使用 Transformer 架构的强大语言模型。BERT 突破了早期模型架构(例如 LSTM 和 GRU)单向或顺序双向的界限,同时考虑了过去...
Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于更复杂的任务，如机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务。2. 预训练语料...
BERT是一种基于Transformer编码器结构的模型,只有Encoder部分。与传统的Transformer模型不同,BERT采用了双向训练的方法,即同时考虑了句子中的前文和后文信息。这种设计使得BERT在处理上下文语义理解任务时具有更强的能力。BERT可以应用于各种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答系统等。由于其强大的性能和广泛的适用性,...
BERT在确定了模型结构是Transformer的编码器之后,再使用上述提到的完形填空和下一句预测这两种预训练方式对模型进行预训练(实质就是调整模型的参数),最终得到一个优秀的模型。 总结 综上,我认为教程中应当把Transformer网络结构和BERT预训练的思想分开来看待,而不是安排在一块,并且还加一句“BERT实际上就是Transformer的...
Transformer的解码器 解码器会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译的结果。 解码器的Self-Attention在编码已经生成的单词 假如目标词“我是一个学生"-- 》masked Self- Attention 训练阶段:目标词”我是一个学生”是已知的,然后Self-Attention是对“我是一个学生” 做计算 如果不做masked,每次训练...
在学会 Transformer 和 Bert 之前,我们需要理解Attention和Self-Attention机制。Attention的本质是要找到输入的feature的权重分布,这个feature在某一个维度有一个长度的概念,如果我们输入一个长为 n 的 feature,那么 Attention 就要学习一个长为 n 的分布权重,这个权重是由相...