可以看出,bert的输出是由四部分组成: last_hidden_state:shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层输出的隐藏状态。(通常用于命名实体识别) pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token(classification token)的最后一层的隐藏状态,它是由...
BERT 做分类的时候,只需要对隐层做 softmax 取最大值就可以了,这样就会导致每次的输出是一样的。一...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的自然语言处理(NLP)模型。它的输入形式是一组文本序列,其中包含一个特殊的[CLS]标记作为序列的开头,以及一个[SEP]标记作为序列的分隔符。对于每个文本序列,BERT还会在序列的开头添加一个特殊的标记,用于表示该序列是一个句子的第一...
输入相同语句,得到不同答案的根本原因是:LLM在解码时采用了Beam search算法。Beam Search是一种用于生成...
PyTorch模型的预测输出标签是指模型对输入数据进行预测后得到的结果标签。在机器学习和深度学习任务中,模型的目标是根据输入数据进行分类或回归预测。对于分类任务,预测输出标签通常是表示数据所属类别的离...
BERT问题回答模型(text span)。在完成这个任务之前首先需要明白的是:①最终问题的答案一定存在于给定的文本描述中;②问题的答案一定是给定描述中的一段连续的字符,即不能有间隔。例如对于上面的描述内容来说,如果给出的问题是“苏轼生活在什么年代以及他是哪里人?”,那么模型最终并不能给出类似“北宋”和“眉州眉山...
3. 怎么解决大模型每次生成不一样的问题(大模型输出的稳定性应该怎么控制) 4. 大模型做代码生成类的任务效果如何? 5. bert和mbert的区别 6. 了解什么加速引擎,都是怎么提升运算速度的? 7. 介绍一下TFIDF 8. bert预训练方法 9. MLM 和 NSP都有什么缺点 ...
BERT及其相关任务通常依赖于更加确定性的操作。例如,在分类任务中,BERT模型的输出是基于softmax函数的,...
选择输出token:根据计算出的概率分布,模型选择一个token作为输出。通常会选择概率最高的token,但为了...