3.3 预训练输出结构(Head) 3.4 预训练语料 3.5 预训练配置 4 微调(Fine-Tuning) 4.1 微调任务类别 4.2 微调任务超参数 4.3 微调任务数据集 4.4 微调实验结果 5 消融实验 5.1 预训练任务的影响 5.2 模型大小的影响 5.3 微调方法的影响 5.4 训练步数的影响 5.5 MASK策略的影响 前文 本文是BERT论文的学习笔记,...
2018年Google发布了BERT(来自Transformer的双向自编码器)预训练模型,旨在通过联合左侧和右侧的上下文,从未标记文本中预训练出一个深度双向表示模型。因此,BERT可以通过增加一个额外的输出层来进行微调,就可以达到为广泛的任务创建State-of-the-arts 模型的效果,比如QA、语言推理任务。 当时将预训练模应用于下游任务的策略...
也就是说,为了理解单词“Python“的上下文含义,BERT会将单词”Python“与其句子中所有其他单词进行关联,了解它们之间的相关性(也就是前文介绍过的multi-head self-attention机制)。所以在第1个句子中,BERT可以通过单词”bit“来理解单词”Python“的含义为”蟒蛇“。如下图所示: 再看第2个句子“Python is my favor...
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言表示模型，由Google在2018年提出。它是一种基于Transformer架构的模型，能够通过在大量文本上进行预训练，学习到深层次的语言表示。一、BERT的核心特点 1. 双向训练：BERT的核心特性是其双向训练机制，它允许模型同时考虑输入文本中单词的左侧...
图1 SpanBERT改进点汇总图 在接下来的内容中,我们将对这些预训练任务进行详细探讨,特别是前两个改进点。但是在正式讨论之前,我们先来回顾一下经典的BERT模型中的预训练任务。 1.2. BERT模型中的预训练任务 在BERT模型预训练阶段,主要使用了两项预训练任务Masking Language Model (MLM)以及Next Word Prediction (NSP...
ChatGPT在few-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能，让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。预训练基础模型（Pretrained Foundation Models, PFM）被认为是不同数据模式下各种下游任务的基础，即基于大规模数据，对 BERT、 GPT-3、 MAE、 DALLE-E 和 ChatGPT 等预训练基础模型进行训练，为下游应用提供...
Bert用我自己的话就是:使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指预训练和微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布的Base版本和Large版本。
Bert 的论文中对预训练好的 Bert 模型设计了两种应用于具体领域任务的用法,一种是fine-tune(微调)方法,一种是feature extract(特征抽取)方法。 fine tune(微调)方法指的是加载预训练好的 Bert 模型,其实就是一堆网络权重的值,把具体领域任务的数据集喂给该模型,在网络上继续反向传播训练,不断调整原有模型的权重...
Bert通常与Transformer,预训练模型,微调一起被提及,简单而言Bert基于Transformer结构,提出了预训练模型这种新的方式思想,通过这种预训练模型方式,给定一个下游NLP任务进行微调,即可很好地完成则个任务。 具体而言,Bert是在Transformer的Encoder层网络结构的基础之上,通过海量数据的无监督学习训练得到的一组网络参数(如下图所...
BERT全称为 Bidirectional Encoder Representation from Transformers(来自 Transformers 的双向编码器表示),是谷歌2018年发表的论文中1,提出的一个面向自然语言处理任务的无监督预训练语言模型。其意义在于:大量无标记数据集中训练得到的深度模型,可以显著提高各项自然语言处理任务的准确率。