通过这种多头自注意力的方式,BERT模型可以在不同的表示空间中捕捉输入序列中的不同模式。这使得模型能够更好地理解输入文本的含义,从而在各种自然语言处理任务中取得优秀的表现。总的来说,Self-Attention是BERT模型中的一个关键组件,它使得模型能够关注输入序列中的重要信息,从而更好地理解和生成文本。通过对Self-Attent...
transformers预留了Attention输出，在初始化模型的时候设置output_attentions=True；fromtransformersimportBertTo...
3. 可扩展性:Transformer 模型的结构简单清晰,易于理解和修改,可以方便地进行扩展和改进。Transformer模型由多个堆叠的自注意力层(Self-Attention Layer)和前馈神经网络层(Feed Forward Network Layer)组成,这种结构具有很强的模块化特性,可以根据任务需求调整层数、头数等参数,适应不同的应用场景。