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...
1. 自注意力机制:Transformer 模型引入了自注意力机制,使得模型能够在一个序列中同时关注不同位置的信息,从而提高了模型的表示能力和学习效率。这种机制使模型能够更好地捕获序列中的长期依赖关系和模式。 2. 并行计算:不同于循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)需要按顺序处理序列数据。由于自注意力机制的特性...
不是,应该是transformer! 这个transformer主要有两种,一种叫做BERT,一种叫做GPT,他们最后一个字母T都是指transformer。 很多大公司都在这两种方法上进行了投入,其中OpenAI公司是搞GPT模型的,现在他们把自己的模型以「聊天」的形式向大众开放了,也就是ChatGPT。 而在医疗领域,同样也有很多机构早就已经投入其中。比如斯坦...
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...
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...
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...
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...
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...