在BERT中,输入的句子首先通过WordPiece嵌入转换为固定维度的向量,然后这些向量被送入双向Transformer中。与ELMo的双向思路和GPT的Transformer相结合,BERT的模型深度从12层提升到了24层,从而提高了模型的表示能力。NSP任务(Next Sentence Prediction)是BERT的一个重要应用场景。在NSP任务中,给定两个句子,模型需要判断第二个...
BERT源码课程片段6:BERT模型Pre-Training中的MLM及NSP源码实现及最佳实践 视频内容围继承BERT训练任务的实现和原理解析,包括Next Sentence Prediction与Mask Language Model两大主要任务。解释了CLS token在确定句子间关系的作用,并展示了hidden vector的生成和处理,涉及到分类任务的逻辑一致性。提到了模型训练过程中的技术...
BERT通过双向Transformer和创新的预训练任务成为NLP领域的里程碑模型。其核心优势在于语义理解深度与迁移灵活性,但面临计算成本高的挑战。未来发展方向包括模型轻量化、多模态融合及领域自适应优化。