bert模型有轻量级和重量级,轻量级是纵向连接了12个transformer的encoder层,重量级是纵向连接了24个transformer的encoder层,注意是transformer的encoder层,没有decoder层。所以模型的内部结构没有很大创新,模型的主要创新点是在预训练任务pre-train上,使用了MLM和NSP捕获了词语和句子级别的向量表达。 bert是双向连接了transformer...
这些向量表示可以从底层到更高层进行组合,从而允许模型学习更加复杂的语义结构。 BERT模型有两种主要的预训练模型: 1.BERT-Base:包含12层(Encoder layers)、12个自注意力头(Attention heads)和768个隐藏层大小(Hidden size),总共有约 110M 个参数。 2.BERT-Large:包含 24层(Encoder layers)、16个自注意力头(Att...
BERT的模型架构 Bert Base:12层编码器,768维词嵌入,12个注意力头(对标GPT) 这张图讲的非常简单,对比了BERT、OpenAI和ELMo,其中ELMo是相对比较落后的,因为它没有用Transformer,而是只是用了双向的LSTM模型,把一个从左到右的RNN和一个从右到左的RNN拼接起来。GPT和BERT都是用了Transformer,但GPT用的是解码器,所...
图13 我们再对照一下BertSelfAttention结构。Linear(in_features=768, out_features=768, bias=True) 其实就是query_weight ,key_weight, value_weight 矩阵。Bert base 使用的是 12 heads attention,其query,key,value是64维度。12*64 = 768,这正好和 in_features, out_features 和 embedding size维度想对应。
这里我们以Bert Base模型为例进行介绍,相应的Bert Large的参数计算只要把对应的参数调整下即可,思路都是一致的。Bert Base跟Bert Large的具体参数可以参见下图,这个数据是官方论文提供的。 图1: Bert具体参数介绍 2.1 Embedding层 图2: Bert的Embedding结构
BERT模型分为24层和12层两种,其差别就是使用transformer encoder的层数的差异,BERT-base使用的是12层的Transformer Encoder结构,BERT-Large使用的是24层的Transformer Encoder结构。 2.3 BERT可视化 如上图将注意力看做不同的连线,它们用来连接被更新的位置(左半边)与被注意的位置(右半边)。不同的颜色分别代表相应的...
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,它完成了本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的介绍可以阅读作者之前的文章:《图解Transformer》,该文章解释了Transformer模型 - 它是BERT的基本组件。
已发布的开源代码就带有两个版本的预训练模型BERT BASE和BERT LARGE,它们在大量数据集上进行了训练。BERT还使用了许多以前的NLP算法和体系结构,例如半监督训练,OpenAI Transformer,ELMo嵌入,ULMFit,Transformer。 BERT模型体系结构: BERT以 和 两种尺寸发布。BASE模型用于测量与另一种体系结构相当的体系结构性能,而LAR...
在体系结构方面,到目前为止,还是与Transformer是相同的(除了一些超参数之外)。接下来在输出端,我们会看到其和Transformer的不同之处。 模型的输出 每个位置对应地输出一个维度为hidden_size(BERT Base中为768)的向量。对于之前提到的句子分类的例子,我们只关注第一个位置的输出(也就是被我们用[CLS]符号代替的位置)...
BERTBASE: L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M BERTLARGE: L=24, H=1024, A=16, Total Parameters=340M 使用BERT模型有两个阶段:预训练和微调。在预训练期间,模型在不同的预训练任务上训练未标记的数据。对于微调,首先使用预训练参数初始化BERT模型,并使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调...