BERT-Base是BERT的原始版本,它使用了12个Transformer编码器层,每个编码器层包含12个自注意力头。训练时,BERT-Base使用了大规模的无标注语料库(如维基百科),以预测句子之间的关系和语义信息。与其他预训练语言模型相比,BERT-Base具有更强的泛化能力和更高的精度。变体2:BERT-LargeBERT-Large在BERT-Base的基础
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。encoder由三个部...
上图清楚地显示了BERT BASE和BERT LARGE之间的区别,即编码器的总数量。下图描述了单个编码器的设计。 “BERTBASE (L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M) BERTLARGE (L=24, H=1024, A=16, Total Parameters=340M) Where L = Number of layers (i.e; the total number of encoders) H = Hi...
(1) BERT官方提供了两个版本的BERT模型。一个是BERT的BASE版,另一个是BERT的LARGE版。BERT的BASE版有「12层的Transformer」,隐藏层Embedding的维度是768,head是12个,参数总数大概是一亿一千万。BERT的LARGE版有24层的Transformer,隐藏层Embedding的维度是1024,head是16个,参数总数大概是三亿四千万。 (2) BERT 的...
研究者在 GLUE 基准的开发集上对比了 DistilBERT 和两个基线模型的性能,基线模型分别是 BERT base(DistilBERT 的教师模型)和来自纽约大学的强大非 transformer 基线模型:ELMo + BiLSTMs。研究者使用纽约大学发布的 ELMo 基线 jiant 库和 BERT 基线模型的 PyTorch-Transformers 版本。 如下表所示,DistilBERT 在参数量...
BERT有两个主要的预训练版本,即BERT-Base-Uncased和BERT-Base-Cased。两者之间的区别在于:Uncased版本是对文本进行小写处理的,而Cased版本保留了原始文本的大小写信息。 BERT-Base-Uncased是基于小写文本的预训练模型。在预处理阶段,将所有的文本转换为小写字母,即将文本中所有的大写字母转换成小写字母。这样的预处理...
两者的区别主要体现在以下几个方面: 1.大小写敏感:在英文文本中,不同的单词的大小写通常具有不同的含义。"bert-base-cased"模型保留了原始文本中的大小写信息,而"bert-base-uncased"模型将所有的字母都转换为小写。这意味着"bert-base-cased"模型可以区分大小写不同的单词,而"bert-base-uncased"模型则将它们视...
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)-...
ELMo用的是long contexts信息,而不是其他模型用到的window size contexts信息。ELMo用到的是Bi-LSTM,如果ELMo换成Transformer那就和BERT结构基本一样了。 1.3 Transformer LSTM和Transformer的区别: 基于RNN的LSTM训练是迭代的,当前这个字进入完LSTM单元后才能输入下一个...