一、BERT整体架构 BERT由Transformer中的encoer组成,其中BERT模型有多个版本,主要有BERT-Base和BERT-Large。BERT-Base包含12层的Transformer编码器,每层有768个隐藏单元和12个自注意力头。BERT-Large则有24层Transformer编码器,每层有1024个隐藏单元和16个自注意力头,其中BERT-Large有更多的参数,通常能够获得更好的效果。
BERT模型有两种规模:Base版和Large版。其中,Base版包含12层Transformer编码器,隐藏层大小为768,自注意力头数为12,总参数量约为110M;Large版则包含24层Transformer编码器,隐藏层大小为1024,自注意力头数为16,总参数量约为340M。 BASE版:L = 12,H = 768,A = 12,总参数量为 1.1 亿 LARGE版:L = 24,H =...
BERT团队使用这种技术在各种具有挑战性的自然语言任务中取得了最先进的结果,本文第4部分对此进行了详细介绍。 6. BERT_large与BERT_base 模型大小很重要,即使是大规模的。拥有3.45亿个参数的BERT_large是同类模型中最大的一个。它在小规模任务上明显优于BERT_base,后者使用相同的体系结构,“仅”使用1.1亿个参数。
目前无法使用 12GB - 16GB 内存的 GPU 复现论文中 BERT-Large 模型的大部分结果，因为内存匹配的最大批大小仍然太小。但是基于给定的超参数，BERT-Base 模型在不同任务上的微调应该能够在一块 GPU（显存至少 12GB）上运行。
BERT代表来自 Transformers 的双向编码器表示,用于有效地表示向量中高度非结构化的文本数据。BERT 是经过训练的 Transformer Encoder 堆栈。它主要有两种模型尺寸:BERT BASE 和 BERT LARGE。 上图清楚地显示了 BERT BASE和 BERT LARGE之间的区别。即编码器的总数。下图描述了单个编码器的设计。
模型大小很重要,。BERT_large 拥有 3.45 亿个参数,是同类模型中最大的。它在小规模任务上明显优于 BERT_base,BERT_base 使用相同的架构,“只有”1.1 亿个参数。 足够的训练数据,更多的训练步骤 == 更高的准确度。例如,在 MNLI 任务上,与具有相同批量大小的 500K 步训练相比,在 1M 步(128,000 字批量大小...
BERT-large（D = 24 编码器层、A = 16 注意力头、H = 1,024 隐藏层大小、I = 4,096 中间层大小）；BERT-base（D =12、A = 12、H = 768、I = 3072）。在形式上，令 Ξ 表示包含四元组 （即架构参数）数值有效组合的有限集合。与 de Wynter (2020b) 的研究一致，该研究将 BERT 架构族描述为...
最初的 BERT 模型(BERT-BASE/Large-Cased/Uncased,或 tiny BERT 版本)预训练了一个实体偏见的词汇表,这些词汇[主要偏向于人员、地点、组织等」(https://towardsdatascience.com/unsupervised-ner-using-bert-2d7af5f90b8a)。 生物医学领域特有的句子片段 / 结构示例有:(1)“《疾病名称》继发于 《药物名称》...
BERT 模型有多种版本,如 BERT-base(1.1 亿参数)、BERT-large(3.4 亿参数)和 BERT-xl(11 亿参数)。 ChatGLM2-6B 是一种基于 BERT 模型的改进版,采用了单向 Transformer 网络结构。它的预训练目标是生成自然语言文本。ChatGLM2-6B 模型的版本为 ChatGLM2-6B,参数数量为 6 亿。 训练数据: BERT 和 Chat...
BERT BASE: 与OpenAI Transformer 的尺寸相当,以便比较性能。 BERT LARGE: 一个非常庞大的模型,是原文介绍的最先进的结果。 BERT的基础集成单元是Transformer的Encoder。关于Transformer的介绍可以阅读Paper--Attention is All You Need。 2个BERT的模型都有一个很大的编码器层数,(论文里面将此称为Transformer Blocks)-...