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...
BERT模型有两种规模:Base版和Large版。其中,Base版包含12层Transformer编码器,隐藏层大小为768,自注意力头数为12,总参数量约为110M;Large版则包含24层Transformer编码器,隐藏层大小为1024,自注意力头数为16,总参数量约为340M。 BASE版:L = 12,H = 768,A = 12,总参数量为 1.1 亿 LARGE版:L = 24,H =...
例如,在MNLI任务中,在1M步(128000字批量大小)上训练的BERT_base准确率比在相同批量大小下训练的500K步提高了1.0%。 BERT的双向训练方法(MLM)收敛速度慢于从左到右的训练方法(因为每批预测的单词只有15%),但是经过少量的预处理步骤后,双向训练仍然优于从左到右的训练。 关于BERT_large和BERT_base的性能评估对比...
它主要有两种模型尺寸:BERT BASE 和 BERT LARGE。 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。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 ...
从每个模块的角度来说,注意力层和前馈神经层这两个子模块单独来看都是可以并行的,不同单词之间是没有依赖关系的。 当然对于注意力层在做 attention 的时候会依赖别的时刻的输入,不过这个只需要在计算之前就可以提供。 然后注意力层和前馈神经层之间是串行,必须先完成注意力层计算再做前馈神经层。
提取 BERT 子架构是一个非常值得探讨的问题，但现有的研究在子架构准确率和选择方面存在不足。近日，来自亚马逊 Alexa 团队的研究者细化 BERT 子架构提取过程，并提取了一个最优子架构 Bort，它的大小仅为 BERT-large 的 16%，CPU 上的推理速度却提升到了原来的八倍。在自然语言处理领域，BERT 是一个里程碑式...
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)-...
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...
对Bert和Transformer有了一个大概的理解。但是其中有个地方却困扰了我很久,就是Bert的Base model参数大小是110M,Large modle 是340M。之前一直也没算出来,直到最近,对Transformer的源码进行了深入分析。才渐渐的知道该参数的计算了。 Bert的模型结构: 那么这两个参数是怎么计算的呢?
在众多研究者的关注下，谷歌发布了 BERT 的实现代码与预训练模型。其中代码比较简单，基本上是标准的 Transformer 实现，但是发布的预训练模型非常重要，因为它需要的计算力太多。总体而言，谷歌开放了预训练的 BERT-Base 和 BERT-Large 模型，且每一种模型都有 Uncased 和 Cased 两种版本。其中 Uncased 在使用 ...