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...
现在明白一点输入和另外一个的输入其实相差一位,output主要是为了训练的时候,让下一个知道之前都发生了什么,让下一个输入知道上一输出的内容,为了充分学习这一句话。output是最主要的就是它具有掩蔽模块就是为了掩盖以后的,从而达到比第一个input少知道一点东西。 2.bert bert其实是transformer的复合体,做重要的有两...
(4)LN在BERT中的应用:最常见的LN应该是对一个句子的 所有单词 的 所有表达维度 做归一化,但是BERT在应用的时候,其实是对 单个单词的 所有表达维度 做归一化,也就是说如果你一个句子是10个单词,其实是做了10次的归一化。(5)BERT中LN的是对单个单词,IN如果应用过来,应该是一个句子中,所有单词的各个表达维度...
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...
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...
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...
BERT实际上就是Transformer的编码器 在理解了上述了内容之后,再来详细说明一下“BERT实际上就是Transformer的编码器”到底是怎么回事。 BERT希望能够教出一个厉害的学生,于是首先它选了天资优越的Transformer作为学生,即使用了Transformer的网络结构作为预训练模型的基本框架结构。