其中,L代表层数,H代表Hidden size,A代表多头注意力的头数。BERT_{BASE}是为了与GPT对比而提出的,而BERT_{LARGE}的表现则更优于前者。 1)输入与嵌入 BERT输入 与其他用于NLP任务的模型类似,文本经过分词(tokenization)后,每一个token会在embedding层转化为word embedding,随后再进入模型内部进行后续操作。略微有些...
将层数定义为 L,hidden size 定义为 H,自注意力的 heads 数量定义为 A. 将 feed-forward 或 filter size 设置为 4H。定义了两个模型 size: BERT base: L=12, H=768, A=12, 一共 110M 参数 BERT large: L=24, H=2014, A=16, 一共 340M 参数 BERT,OpenAI GPT 和 ElMo 的对比如图: 3.2 输入...
self.task_specific_layer = nn.Linear(config.hidden_size, num_labels)def forward(self, input_ids, attention_mask):# BERT的前向传播 outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)# 获取BERT模型的最后一层隐藏状态 last_hidden_state = outputs.last_hidden_state # 进行任务特定的操作...
BatchNorm就是通过对batch size这个维度归一化来让分布稳定下来。LayerNorm则是通过对Hidden size这个维度归一。 batch normalization是对一批样本的同一维度进行归一化 layer normalization是对一个样本的所有维度进行归一化 BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。BN就是通过一定的...
输出有model.get_sequence_out()和model.get_pooling_out()两种输出,其shape分别为[batch_size, seq_length, hidden_size]和[batch_size, hidden_size]。 model.get_sequence_out()输出主要用于特征提取再处理的序列任务,而model.get_pooling_out()输出可直接接softmax进行分类(当然需要外加一层dense层将hidden_...
"hidden_act": "gelu", "hidden_dropout_prob": 0.1, "hidden_size": 768, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 3072, "layer_norm_eps": 1e-05, "max_position_embeddings": 514, "model_type": "roberta", "num_attention_heads": 12, ...
一种是get_pooled_out(),就是上述[CLS]的表示,输出shape是[batch size,hidden size]。 一种是get_sequence_out(),获取的是整个句子每一个token的向量表示,输出shape是[batch_size, seq_length, hidden_size],这里也包括[CLS],因此在做token级别的任务时要注意它。
Bert采用的vocab_size=30522,hidden_size=768,max_position_embeddings=512 LN参数,gamma和beta的维度均为768。因此总参数为768 * 2 + 768 * 2 * 2 * 12(层数) 模型参数Bert模型的版本如下: BERT-BASE-Uncase (L=12, H=768, A=12, Total Parameters=110M) BERT-LARGE-Uncase (L=24, H=1024, ...
每个位置输出大小为hidden_size的矢量(BERT Base中的768)。对于我们上面看过的句子分类示例,我们只关注第一个位置的输出(我们将特殊的接口[CLS]标记传递到)。 该向量现在可以用作我们选择的分类器的输入,通过使用单层神经网络作为分类器,这样效果就能达到我们想要的。
vocab_size-->词表的大小,用别人的词表,这个参数已经固定 hidden_size-->隐层神经元个数 num_hidden_layers-->encoder的层数 num_attention_heads-->注意力头的个数 intermediate_size-->中间层神经元个数 hidden_act-->隐层激活函数 hidden_dropout_prob-->在全连接层中实施Dropout,被去掉的概率 ...