自打2017年Transformer诞生后,然语言处理(NLP)领域基本就被Transformer垄断了。基于Transformer的NLP预训练模型层出不穷,真可谓“你方唱罢我登场,各领风骚数星期”。OpenAI和谷歌两家在2018年先后提出了GPT(Generative Pre-Training,这里特指GPT-1)模型和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,这...
BERT模型虽然也是采用和GPT一样的Transformer模型结构,但它几乎就是为「无监督预训练+下游任务微调」的范式量身定制的模型。和GPT相比,BERT所使用的掩码语言模型任务(Masked Language Model)虽然让它失去了直接生成文本的能力,但换来的是双向编码的能力,这让模型拥有了更强的文本编码性能,直接的体现则是下游任务效果的...
BertModel是一个PyTorch中用来包裹网络结构的torch.nn.Module,BertModel里有forward()方法,forward()方法中实现了将Token转化为词向量,再将词向量进行多层的Transformer Encoder的复杂变换。 forward()方法的入参有input_ids、attention_mask、token_type_ids等等,这些参数基本上是刚才Tokenizer部分的输出。 代码语言:javas...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Transformer的一个变种,它的目标是通过预训练生成语言模型。与Transformer不同的是,BERT只需要encoder机制。在预训练阶段,BERT会通过预测被掩盖的原单词来学习上下文关系。这种方式使得BERT能够理解并生成更为丰富和准确的文本。总的来说,无论是Transformer还是BE...
BERT和Transformer都是深度学习模型,用于处理自然语言处理任务。它们都基于Transformer架构,但有一些关键的区别。本文将深入探讨这两个模型的区别,包括它们的结构、训练方法、应用和性能。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的语言模型,它通过深度的双向Transformer结构来理解语言。这个名字看起来可能有点吓人,但不用担心,今天我们一起拆解它。 语言模型是做什么的? 在了解BERT之前,我们首先要知道“语言模型”是什么。简单来说,语言模型的目标是让计算机理解并生成自然...
BERT在确定了模型结构是Transformer的编码器之后,再使用上述提到的完形填空和下一句预测这两种预训练方式对模型进行预训练(实质就是调整模型的参数),最终得到一个优秀的模型。 总结 综上,我认为教程中应当把Transformer网络结构和BERT预训练的思想分开来看待,而不是安排在一块,并且还加一句“BERT实际上就是Transformer的...
Transformer的解码器 解码器会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译的结果。 解码器的Self-Attention在编码已经生成的单词 假如目标词“我是一个学生"-- 》masked Self- Attention 训练阶段:目标词”我是一个学生”是已知的,然后Self-Attention是对“我是一个学生” 做计算 如果不做masked,每次训练...
在学会 Transformer 和 Bert 之前,我们需要理解Attention和Self-Attention机制。Attention的本质是要找到输入的feature的权重分布,这个feature在某一个维度有一个长度的概念,如果我们输入一个长为 n 的 feature,那么 Attention 就要学习一个长为 n 的分布权重,这个权重是由相...
而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。在本文中,我们将研究Transformer模型...