摒弃了Seq2Seq结构,因为encoder能够做到前后向的表征,decoder只有前向关系,能够融合上 下文信息的深层双向语言表征。 encoder输入变化,在Token embedding 和 position embedding 之间加入了 segment embedding层。 token embedding 是对 单字进行编码, segment embedding是对 两个句子分隔编码, position embedding 是对单字位...
embedding-size指的是每个词的词向量维度，它反映了模型对每个词的表示精度。而vocab-size指的是词表的大小，即模型能够处理的不同词汇量。在GPT模型中，由于采用了Transformer结构，其参数量主要集中在embedding-size和模型层数上，而vocab-size相对较小。而在BERT模型中，由于采用了双向Transformer结构，其参数量主要...
这里有一个需要注意的地方:max_position_embeddings,这个参数的值必须 ≥seq_length,因为代码中会首先构造一个大小为[max_position_embeddings, embedding_size]的full_position_embeddings,然后再使用tf.slice截取seq_length大小,从而得到一个[1, seq_length, embedding_size]的 embedding,最后加上原 embedding 即可。这...
BertModel(vocab_size=30522,hidden_size=768,max_position_embeddings=512,token_type_embeddings=2) bert的参数主要可以分为四部分:embedding层的权重矩阵、multi-head attention、layer normalization、feed forward。接下来我们就分别来计算。 一、embedding层 我们可以看到embedding层有三部分组成:token embedding、segmen...
embedding_size=128, initializer_range=0.02, word_embedding_name="word_embeddings", use_one_hot_embeddings=False) 功能:输入每句话每个单词的id,返回这句话的embedding表示(获得token embedding) 参数: input_ids:word id 【batch_size, seq_length】 ...
Bert的Embedding由三种Embedding求和而成。 2.3.1 Token Embeddings token embedding 层是要将各个词转换成固定维度的向量。在BERT中,每个词会被转换成768维的向量表示。 输入文本在送入token embeddings 层之前要先进行tokenization处理。 假设输入文本是:”my dog is cute he likes playing“, 会将两个特殊的token...
Decoder的最后一个部分是过一个linear layer将decoder的输出扩展到与vocabulary size一样的维度上。经过softmax 后,选择概率最高的一个word作为预测结果。假设我们有一个已经训练好的网络,在做预测时,步骤如下: 给decoder 输入 encoder 对整个句子 embedding 的结果 和一个特殊的开始符号 。decoder 将产生预测,在...
Position Embedding:词的位置特征,针对中文,目前最大长度为 512; (2)Encoder 使用的是具有强大特征提取能力的Transformer的编码器,其同时具有RNN提取长距离依赖关系的能力和CNN并行计算的能力。这两种能力主要是得益于Transformer-encoder中的self-attention结构,在计算当前词的时候同时利用了它上下文的词使其能提取词之间...
1*128*768的随机数(128为序列长度,768为维度),没有embedding table也没经过embedding_lookup计算。 模型 transformer模型 bert使用transformer模型中的encoder模块作为网络模型。 bert模型结构: L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M L是layers层数(即12层Multi-Head Attention),H是hidden vector size(每层...
1. 输入编码：BERT的输入是由单词或字符级别的文本序列组成。这些输入序列首先会经过一层词嵌入（word embedding）或字符嵌入（character embedding），将每个单词或字符映射到连续的向量表示。2. 位置编码：为了捕捉序列中的位置信息，和Transformer一样，BERT也引入了位置编码。上文介绍过，位置编码是一种向量表示，它...