GPT等预训练语言模型主要用于文本生成类任务,需要通过prompt方法来应用于下游任务,指导模型生成特定的输出。 BERT模型本质上是结合了ELMo模型与GPT模型的优势。 相比于ELMo,BERT仅需改动最后的输出层,而非模型架构,便可以在下游任务中达到很好的效果; 相比于GPT,BERT在处理词元表示时考虑到了双向上下文的信息; Bert介绍2018年Goo
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 [1] is for pre-training Transformer's [2] encoder.(BERT是预训练Transformer模型的encoder网络,从而大幅提高准确率) How? (BERT的基本想法有两个,一个想法:随机遮挡一个或者多个单词,让encoder网络根据上下文来预测被遮挡的单词。第二个想法是:把两个句子放在一起,让encoder网络判断两句话是不是原文里相邻...
===") for param_tensor in bert_model.state_dict(): print(param_tensor, "\t", bert_model.state_dict()[param_tensor].size()) print(f"\n === 测试BertModel载入预训练模型: ===") model = BertModel.from_pretrained(config, pretrained_model_dir="../bert_base_chinese") 5.3Bert进行...
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...
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...
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和右侧上下文，这与传统的单向语言模型不同。2. Transformer架构：BERT基于Transformer模型，这是一种依赖于自注意力机制的架构，它允许模型在处理序列数据时更加灵活和高效。3. 预训练任务：BERT通过两个主要的预训练任务来学习语言...
BERT是一个多任务学习模型,上面MLM只是BERT预训练中的一个任务,另一个是NSP(Next Sentence Prediction)。之前也说过BERT的训练数据是句子对的形式。 NSP,指的是做语言模型预训练的时候,分两种情况选择两个句子,一种是选择语料中真正顺序相连的两个句子;
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。
01、BERT模型 原始静态mask: BERT中是准备训练数据时,每个样本只会进行一次随机mask(因此每个epoch都是重复),后续的每个训练步都采用相同的mask,这是原始静态mask,即单个静态mask,这是原始 BERT 的做法。 02、RoBERTa 模型 修改版静态mask: 在预处理的时候将数据集拷贝 10 次,每次拷贝采用不同的 mask(总共40 epo...