classBERTMLP(nn.Module):'''@功能:继承nn.Module实现一个BERT+MLP的模型,包括__init__与forward两个方法@输入:bert预训练模型、隐藏层大小、标签类别@输出:数据经过模型的计算结果'''def__init__(self,emdeb,hidden_size,num_class):# 对传入模型的参数在__init__时定义super(BERTMLP,self).__init__(...
MLP层参数量为:(h * 4h + 4h) + (4h * h + h)。 LayerNorm 在一个block中,共有两个LayerNorm,MultiHeadAttention后会接一个LayerNorm,MLP后会接一个LayerNorm。每个LayerNorm中共有gamma和beta两个参数,维度为h。LayerNorm层参数量为:2 * 2 * h。
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
Finetune-based:属于基于交互的语义匹配方法,将Query和Doc对输入BERT进行句间关系Fine-tuning,最后通过MLP网络得到相关性分数。 Feature-based方式是经过BERT得到Query和Doc的表示向量,然后计算余弦相似度,所有业务场景下Query-Doc相似度都是固定的,不利于适配不同业务场景。此外,在实际场景下为海量Doc向量建立索引存储成本...
BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去适配预训练语言模型,而不是让预训练语言模型主动针对下游任务做优化) 每个batch只有15%的token被预测,所以BERT收敛得比left-to-righ...
用GeGLU层替换旧的MLP层，改进了原始BERT的GeLU激活函数。通过移除不必要的偏置项（bias terms）简化架构，由此可以更有效地使用参数预算。在嵌入层之后添加一个额外的归一化层，有助于稳定训练。接着，在提升速度/效率方面，ModernBERT利用了Flash Attention 2进行改进，依赖于三个关键组件：一是使用交替注意力（...
在双塔模型的顶层,有一个互操作层,它将左侧塔的用户表征和右侧塔的物品表征作为输入,计算它们之间的相似度。计算相似度的方式有多种,如简单的点积操作、余弦相似度计算,或者是更复杂的MLP结构。 这种模型结构的好处在于,用户和物品的信息处理是独立的,这意味着物品特征基本上是静态的,不会经常发生变化,因此不需要实...
实现下面的MaskLM类来预测BERT预训练的掩蔽语言模型任务中的掩蔽标记。预测使用单隐藏层的多层感知机(self.mlp)。在前向推断中,它需要两个输入:BERTEncoder的编码结果和用于预测的词元位置,输出是这些位置的预测结果。 class MaskLM(nn.Module): """BERT的掩蔽语言模型任务""" ...
Finetune-based:属于基于交互的语义匹配方法,将Query和Doc对输入BERT进行句间关系Fine-tuning,最后通过MLP网络得到相关性分数。 Feature-based方式是经过BERT得到Query和Doc的表示向量,然后计算余弦相似度,所有业务场景下Query-Doc相似度都是固定的,不利于适配不同业务场景。此外,在实际场景下为海量Doc向量建立索引存储成本...