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(Attention heads)和1024个隐藏层大小(Hidden size),总共约340M个参数。 二、BERT...
对每一个transformer层的输出hidden state进行蒸馏。由于Student的hidden size往往小于Teacher的hidden size,所以需要一个W_h做适配(这也是中间层蒸馏的思想)。这也是Tinybert和DistilBERT不同的地方 -- DistilBERT只是减少了层数,而TinyBERT还缩减了hidden size。 3)Embedding层损失L_{embd} 还是类似的方法做中间层蒸...
因为Feed Forward一般会设置几倍于Attention层的hidden size,通过先升维再降维的操作提高中间层的信息表达能力,优化信息的空间分布,以及抵消Relu带来的信息损失。但是过大的hidden size会带来极高的空间占用。因为是在embedding维度进行变换每个位置之间的计算独立,因此可以分块进行计算再拼接,用时间来换空间 效果评测部分我...
整个代码文件如下: BertModel类实现了BERT模型,代码位于modeling.py模块中。 1.配置类(BertConfig) 这段代码定义了BERT模型的一些默认参数和4个文件处理函数。 参数: vocab_size:词表大小 hidden_size:隐藏层神经元数 num_hidden_
输入的词向量是seq_len * hidden_size,句子共seq_len个Token,将每个Token都转换成词向量,送入BERT模型。经过BERT模型后,得到的输出仍然是seq_len * hidden_size维度。输出仍然是seq_len的长度,其中输出的i个位置(0 <i<seq_len)的词向量,表示经过了拟合后的第i个Token的语义表示。后续可以用输出中每个位置的...
BERT模型最后一层的输出。由于输入有7个tokens,所以对应有7个token的Embedding。其对应的维度为(batch_size, sequence_length, hidden_size) 输出层中第1个token(这里也就是对应 的[CLS])的Embedding,并且已被一个线性层 + Tanh激活层处理。线性层的权重由NSP作业预训练中得到。其对应的维度为(batch_size, hidde...
每个位置都会输出一个大小为 hidden_size(BERT Base 为 768)的向量。对于我们上面看到的句子分类示例,我们仅关注第一个位置的输出(即我们传递了特殊的 [CLS] token 的位置)。 现在,这个向量就可以被用作我们所选择的分类器的输入。这篇论文仅使用单层神经网络作为分类器就取得了非常优良的结果。 如果你有更多标签...
self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 从代码中,可以看到,词向量包括三个部分的编码:词向量参数,位置向量参数,句子类型参数(bert用了2个句子,为0和1)并且,Bert采用的vocab_size=30522,hidden_size=768,max_posi...
ALBERT架构的主干与BERT相似,因为它使用具有GELU非线性的Transformer encoder。将词汇embedding size表示为E,将encoder layers层数表示为L,将hidden size表示为H,将feed forward/filter size设置为4H,多头注意力的数量设置为H / 64。 让BERT模型变大(scale up)的方法一般有两种:变深(增加模型的层数)、变宽 (增加隐...
student网络采用4层transformer,每层包含12 attention head,312 hidden size, 1200 intermediate size。为了更好验证LRC-BERT有效性,本文设置了两组模型:LRC-BERT包含预训练(使用Wikipedia corpus)、specific tasks蒸馏;LRC-BERT1直接进行specific tasks蒸馏。