BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的深度双向语言模型,由Google于2018年提出。它在自然语言处理领域取得了显著的成功,广泛应用于各种NLP任务,如问答、文本分类、情感分析等。BERT的强大之处在于其预训练方式,它通过两个关键的下游任务进行预训练:Masked
在上述代码中,第12-13行分别用来返回得到实例化后的MLM和NSP任务模型;第22-26行是返回BERT模型的所有输出;第27-32行是分别取BERT模型输出的不同部分来分别进行后续的MLM和NSP任务;第33-43行是根据是否有标签输入来返回不同的输出结果,同时需要注意的是第39行返回的是NSP+MLM两个任务的损失和作为整体模型的损失...
1 引言各位朋友大家好,欢迎来到月来客栈,我是掌柜空字符。 经过前面六篇文章的介绍,我们已经清楚了 BERT的基本原理[1]、如何从零实现BERT[2]、如何基于BERT预训练模型来完成文本分类任务[3]、文本蕴含任务[4]、…
STVGBert 使用一个基于视觉-语言 Transformer 的单阶段的的框架,它可以同时在空间和时间两个域对目标对象进行定位。 STVGBert 是第一个单阶段方法,它可以在不依赖任何预先训练的目标检测器的情况下处理 STVG 任务。 2. 环境依赖 CUDA 版本: 11.7 其他依赖库的安装命令如下:...
运行参数说明: BERT_BASE_DIR:下载的预训练语言模型所在路径(本文使用的是Roberta-base模型,下载地址:https://pan.baidu.com/s/1qVzinv0KzFzKHIABJKquuw&shfl=sharepset提取码:usav) DATA_DIR:数据集所在路径,该路径下包括三个文件train.tsv,dev.tsv,test.tsv ...
它通过将外部知识库的检索功能与生成模型(如 GPT、BERT)结合,显著提升了生成内容的准确性和丰富性。RAG 的核心思想是将生成任务从“闭卷考试”转变为“开卷考试”,动态引入外部知识以增强模型的表现1。2.RAG 的工作原理RAG 的工作流程分为两个主要步骤:检索(Retrieval):从外部知识库(如文档、数据库)中检索与用户...
MLM任务，对于mask掉的token，会用"[MASK]"表示，使用此token的经过编码器的输出向量 点乘 word向量作为...
BERT和GPT这两种预训练语言模型在自然语言处理(NLP)任务中各有侧重,它们分别被形象地描述为“完形填空”和“词语接龙”,这主要是因为它们在训练目标和方法上的差异。1. BERT:完形填空 • 训练目标:BERT的训练目标是完成类似完形填空的任务。具体来说,它通过在输入文本中随机遮挡一些词汇(用[MASK]标记替换),然后要...
BERT的研究结论是:增大模型的尺寸可以让模型有更好的性能提升,即便下游任务数据集很小。 GPT1的研究结论是:模型在预训练后具有零样本学习能力,并且transformer的零样本学习要比lstm的零样本学习能力更强。 至此,BERT和GPT1形成了大语言模型的两个至关重要的结论,从此以后便开始了不断增大模型尺寸,不断在更多语料上...