BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和Transformer是自然语言处理(NLP)领域中的两个重要模型。尽管BERT是基于Transformer架构构建的,但它们在结构、训练方法和应用上存在显著差异。 Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,采用自注意力机制和位置编码,支持并行计算提高训练速度。而BERT...
BERT 的模型架构是一个多层的双向 Transformer 编码器,基于 Vaswani 等(2017)描述的原始实现,并在 tensor2tensor 库中发布。由于 Transformer 的使用已经变得普遍,且我们的实现与原始实现几乎相同,我们将省略对模型架构的详尽背景描述,并建议读者参考 Vaswani 等(2017)以及优秀的指南,例如《The Annotated Transformer》。
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即基于Transformer的双向编码表征算法,Bert在提出之初在各大NLP任务中刷新了性能表现记录,被认为是自然语言处理领域的一个里程碑。 Bert、Transformer、预训练模型、微调的关系 Bert通常与Transformer,预训练模型,微调一起被提及,简单而言Bert基于Transformer结...
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...
想要了解Bert,那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们就从Transformer到Bert进行详细地讲解。 1. Attention 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...
BERT是一种预训练语言模型,它的主要贡献是提出了预训练的思想,即使用互联网中海量的文本数据来对模型进行预训练,用户在使用时直接把预训练好的模型拿过来在具体的任务上进行微调训练就可以达到不错的效果。 用学生学习的例子来解释神经网络学习的过程 我们假设不同的网络结构,如CNN,RNN,Transformer等就是一个个的学...
Transformer实现 残差和标准化 首先由一个norm函数 norm里面做残差,会输入(x和淡粉色z1,残差值),输出一个值紫粉色的 z1 class SublayerConnection(nn.Module): # 这里不仅仅做残差,这是把残差和layernorm一起做了 def __init__(self,size,dropout=0.1): super(SublayerConnection,self).__init__() # 第...
想要了解Bert,那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们就从Transformer到Bert进行详细地讲解。 1. Attention 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...
BERT 与GPT这种单向的纯解码器模型不同,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型[2]则是一个双向的纯编码器模型,其结构是由Transformer解码器组成(图7)。BERT的核心思想与GPT类似,都是基于在海量文本数据中进行无监督的预训练,之后用户根据具体任务再做微调。但与GPT的自生成模式不同,BERT做...
第一部分 开始使用 BERT 第1 章 Transformer 概览 1.1 Transformer 简介 1.2 理解编码器 1.3 理解解码器 1.4 整合编码器和解码器 1.5 训练 Transformer 1.6 小结 1.7 习题 1.8 深入阅读 第2 章 了解 BERT 模型 2.1 BERT 的基本理念 2.2 BERT 的工作原理 ...