自打2017年Transformer诞生后,然语言处理(NLP)领域基本就被Transformer垄断了。基于Transformer的NLP预训练模型层出不穷,真可谓“你方唱罢我登场,各领风骚数星期”。OpenAI和谷歌两家在2018年先后提出了GPT(Generative Pre-Training,这里特指GPT-1)模型和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,这...
BERT模型虽然也是采用和GPT一样的Transformer模型结构,但它几乎就是为「无监督预训练+下游任务微调」的范式量身定制的模型。和GPT相比,BERT所使用的掩码语言模型任务(Masked Language Model)虽然让它失去了直接生成文本的能力,但换来的是双向编码的能力,这让模型拥有了更强的文本编码性能,直接的体现则是下游任务效果的...
Transformer:Transformer是由encoder-decoder结构组成的,采用自注意力机制和位置编码,支持并行计算,因此训练速度较快。 BERT:BERT是基于Transformer的Encoder部分构建的,只有transformer的encode结构,是生成语言模型。与标准的Encoder-Decoder架构不同,BERT使用了一种双向的掩码策略,可以同时从左到右和从右到左处理输入数据。2...
BertModel是一个PyTorch中用来包裹网络结构的torch.nn.Module,BertModel里有forward()方法,forward()方法中实现了将Token转化为词向量,再将词向量进行多层的Transformer Encoder的复杂变换。 forward()方法的入参有input_ids、attention_mask、token_type_ids等等,这些参数基本上是刚才Tokenizer部分的输出。 代码语言:javas...
在本教程[1]中,我们将深入研究 BERT(一种著名的基于 Transformer 的模型),并提供一个实践示例来微调基本 BERT 模型以进行情感分析。 BERT简介 BERT 由 Google 研究人员于 2018 年推出,是一种使用 Transformer 架构的强大语言模型。BERT 突破了早期模型架构(例如 LSTM 和 GRU)单向或顺序双向的界限,同时考虑了过去...
BERT是一种基于Transformer编码器结构的模型,只有Encoder部分。与传统的Transformer模型不同,BERT采用了双向训练的方法,即同时考虑了句子中的前文和后文信息。这种设计使得BERT在处理上下文语义理解任务时具有更强的能力。BERT可以应用于各种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答系统等。由于其强大的性能和广泛的适用性,...
BERT:用于语义理解的深度双向预训练转换器(Transformer) 鉴于最近BERT在人工智能领域特别火,但相关中文资料却很少,因此将BERT论文理论部分(1-3节)翻译成中文以方便大家后续研究。 · 摘要 本文主要介绍一个名为BERT的模型。与现有语言模型不同的是,BERT旨在通过
在学会 Transformer 和 Bert 之前,我们需要理解Attention和Self-Attention机制。Attention的本质是要找到输入的feature的权重分布,这个feature在某一个维度有一个长度的概念,如果我们输入一个长为 n 的 feature,那么 Attention 就要学习一个长为 n 的分布权重,这个权重是由相...
Transformer和RNN模型不同,它只依赖于注意力机制。除了标志每个单词的绝对位置嵌入,它没有明确的单词顺序标记。对注意力的依赖可能会导致Transformer模型在处理语法敏感的任务中相对于RNN(LSTM)模型性能表现较差——因为RNN模型是直接根据词序训练模型,并且明确地追踪句子的状态。
BERT在确定了模型结构是Transformer的编码器之后,再使用上述提到的完形填空和下一句预测这两种预训练方式对模型进行预训练(实质就是调整模型的参数),最终得到一个优秀的模型。 总结 综上,我认为教程中应当把Transformer网络结构和BERT预训练的思想分开来看待,而不是安排在一块,并且还加一句“BERT实际上就是Transformer的...