两者的区别首先完成任务的方式不同,Bert是预训练模型,期望在海量数据上学习理解字词的通用语义,再灌给下游各种个性化任务应用,而Transformer更多是类似于CNN,RNN的网络模型,直接端到端学习各种任务和样本,每个任务从头到尾建模。 再者Bert在处理输入层时对原始的Transformer论文方法做了改进,Bert支持输入一对句子,通过预测...
BERT希望能够教出一个厉害的学生,于是首先它选了天资优越的Transformer作为学生,即使用了Transformer的网络结构作为预训练模型的基本框架结构。 Transformer使用了“编码器-解码器”结构,不精确地来说,我们可以把它看成一个学生的左脑和右脑。而BERT只把其中的左脑拿了过来,即只使用了Transformer的编码器部分作为自己的模...
相互关系总结: 模型结构:BERT采用了Transformer的编码器部分,但舍去了解码器,使得模型成为双向的。 目标函数与预训练方式:Transformer通常需要针对特定任务设计目标函数并进行微调;而BERT通过掩码语言模型和下一句预测进行预训练,可以更容易地适应多种NLP任务。 输入表示:除了词嵌入和位置编码外,BERT还引入了段嵌入来区分不...
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...
在我学习自然语言处理的入门教程时,很多教程都把Transformer和BERT连在一起讲,并且最后还加一句“BERT实际上就是Transformer的编码器”,而且也不介绍除了BERT之外的其他预训练模型。这种编排和说法导致我搞不清楚Transformer和BERT到底是什么关系,预训练模型到底是个啥。我一度还以为是因为整个Transformer的效果不如只取它...
Transformer 编码器是 BERT 的基础,它通过堆叠多个编码层来实现对输入文本的语义表达。这些编码层主要由以下两个模块组成: 多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention Mechanism) 自注意力机制是 Transformer 的关键部分,旨在为每一个词建立上下文关系。它通过注意力权重,来计算序列中所有其他词对当前词的重要程度。注...
接下来我们看看Transformer的一个核心特性,在这里输入序列中每个位置的单词都有自己独特的路径流入编码器。在自注意力层中,这些路径之间存在依赖关系。而前馈(feed-forward)层没有这些依赖关系。因此在前馈(feed-forward)层时可以并行执行各种路径。 然后我们将以一个更短的句子为例,看看编码器的每个子层中发生了什么...
Transformer 是一种注意力机制,可以学习文本中单词之间的上下文关系的。 Transformer 的原型包括两个独立的机制,一个 encoder 负责接收文本作为输入,一个 decoder 负责预测任务的结果。 BERT 的目标是生成语言模型,所以只需要 encoder 机制。 Transformer 的 encoder 是一次性读取整个文本序列,而不是从左到右或从右到左...
是一个残差网络,将一层的输入与其标准化后的输出进行相加即可。Transformer中每一个Self Attention层与FFN层后面都会连一个Add & Norm层。 Positional Encoding 由于Transformer中既不存在RNN,也不同于CNN,句子里的所有词都被同等的看待,所以词之间就没有了先后关系。换句话说,很可能会带上和词袋模型相同的不足。为...
BERT,Transformer,Attention 关系总览 一、定义和由来 Transformer是google于2017年提出的一个语言模型(《Attention Is All You Need》)。从它开始,之后的语言模型便摆脱了RNN和LSTM。 RNN相关算法只能从左向右依次计算或者从右向左依次计算,这种机制带来了两个问题: ...