BERT和Transformer在自然语言处理领域都是非常重要的模型,它们之间存在密切的关系。 首先,Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型,由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成。它的核心思想是使用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系,这种机制使得Transformer能够并行处理输入序列的信息,大大提高了训...
BERT实际上就是Transformer的编码器 在理解了上述了内容之后,再来详细说明一下“BERT实际上就是Transformer的编码器”到底是怎么回事。 BERT希望能够教出一个厉害的学生,于是首先它选了天资优越的Transformer作为学生,即使用了Transformer的网络结构作为预训练模型的基本框架结构。 Transformer使用了“编码器-解码器”结构,不...
1. Transformer:基础架构 角色:Transformer是一种通用的神经网络架构,专为处理序列数据设计。 核心结构: 编码器(Encoder):负责提取输入序列的上下文信息,通过自注意力机制捕捉词与词的关系。 解码器(Decoder):基于编码器的输出逐步生成目标序列,引入了交叉注意力(关注编码器的结果)。 关键创新: 自注意力机制:替代RNN...
主观的感觉Transformer相比lstm更容易免受mask标记的影响,毕竟self-attention的过程完全可以把mask标记针对性的削弱匹配权重,但是lstm中的输入门是如何看待mask标记的那就不得而知了。 至于位置信息,作者没有像Transformer原论文中那样用sin、cos函数编码位置,而是很简单粗暴的直接去训练了一个position embedding。这里就是...
Bert、Transformer、预训练模型、微调的关系 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...
bert其实是transformer的复合体,做重要的有两个事情:输入向量的变换、与预训练任务。 ①输入的向量 语义向量(字向量)、片段向量(文本向量)、位置向量。 语义向量:指的就是具体的词 片段向量:指的就是词在哪个句子中(可以通过训练得到) 位置向量:指的就是词在句子的位置 ...
BERT使用了一种特殊的神经网络模型，即Transformer模型。这种模型可以帮助计算机更好地理解文本中的上下文关系，从而更准确地完成各种自然语言处理任务。BERT使用了一种叫做“掩码语言模型”的预训练方法，让计算机在读取文本时可以更加全面和准确地理解文本的各种特征和关系。在训练过程中，BERT可以从大量的文本...
BERT改进了Transformer模型，特别在于预训练阶段的任务设计。它通过Unsupervised pre-training阶段的两个关键任务MLM（Masked Language Model）和NSP（Next Sentence Prediction）来解决双向信息利用的问题，以及句子间关系理解的难题。同时，BERT在Supervised fine-tuning阶段实现端对端微调所有参数，适用于不同级别...
Transformer和BERT模型的结构与原理 Transformer模型的核心在于其自注意力机制(Self-Attention),该机制允许模型在处理输入序列时,能够同时关注序列中所有位置的信息。这种机制使得Transformer能够捕捉到长距离依赖关系,克服了传统RNN在处理长序列时的局限性。Transformer的结构主要由多个编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成,每...
相互关系总结: 模型结构:BERT采用了Transformer的编码器部分,但舍去了解码器,使得模型成为双向的。 目标函数与预训练方式:Transformer通常需要针对特定任务设计目标函数并进行微调;而BERT通过掩码语言模型和下一句预测进行预训练,可以更容易地适应多种NLP任务。 输入表示:除了词嵌入和位置编码外,BERT还引入了段嵌入来区分不...