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实际上是一个语言模型。语言模型通常采用大规模、与特定NLP任务无关的文本语料进行训练,其目标是学习语言本身应该是什么样的,这就好比我们学习语文、英语等语言课程时,都需要学习如何选择并组合我们已经掌握的词汇来生成一篇通顺的文本。回到BERT模型上,其预训练过程就是逐渐调整模型参数,使得模型输出的文本语义表示能...
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...