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在BERT模型中,Attention机制被广泛应用于捕捉文本中的语义信息。 二、BERT模型中的Attention机制 BERT模型的核心是Transformer结构,而Transformer的核心则是Attention机制。BERT模型中的Attention机制包括自注意力(Self-Attention)和跨注意力(Cross-Attention)两种类型。 自注意力(Self-Attention) 自注意力机制允许模型在处理每...
BERT这里并没有像下游监督任务中的普遍做法一样,在encoding的基础上再搞个全局池化之类的,它首先在每个sequence(对于句子对任务来说是两个拼起来的句子,对于其他任务来说是一个句子)前面加了一个特殊的token,记为[CLS],如图 这里的[sep]是句子之间的分隔符,BERT同时支持学习句对的表示,这里是[SEP]便是为了区分...
在NLP中,Attention机制的应用更加广泛。对于一段文本序列,我们可以将其中一个词作为“查询”,将其他所有词向量组成的矩阵作为“键值对”矩阵,计算出每个词向量和查询词向量的权重,以此指导后续任务的处理。 二、BERT Attention机制 BERT在Transformer基础上加入了mask预测任务和下一句预测任务,并通过在大量文本数据上预训...
3. 在常规attention中,一般有k=v,那self-attention 可以嘛? 4. self-attention 在计算的过程中,如何对padding位做mask? 5. self-attention 的时间复杂度是怎么计算的? 6. transformer中multi-head attention中每个head为什么要进行降维? 7. 为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词,可以是其他的比例吗?
这一方法使得BERT在各种NLP任务中都能表现出色,极大地推动了自然语言处理领域的发展。总结Attention、Transformer和BERT是计算机科学领域的三大里程碑。它们的出现不仅推动了人工智能和自然语言处理领域的发展,也为其他领域提供了宝贵的启示和借鉴。随着技术的不断进步,我们有理由相信,这些关键概念将继续引领计算机科学领域的...
《Encoder-Decoder框架、Attention、Transformer、ELMO、GPT、Bert学习总结》 里面有一些点可以注意: 引入类似SoftMax的计算方式对第一阶段的得分进行数值转换,一方面可以进行归一化,将原始计算分值整理成所有元素权重之和为1的概率分布;另一方面也可以通过SoftMax的内在机制更加突出重要元素的权重。即一般采用如下公式计算: ...
不过attention机制的有效性是显而易见的,那么有没有一个更好的方法来解决缺陷,保留优势呢?于是Transform诞生了,紧跟着是BERT的诞生,至此NLP领域也开启了CV领域的ImageNet时代(迁移学习时代)。更加强大的特征提取能力为复杂的NLP任务提供了强有力的语义向量表示...
bert。理由如下，attention是transformer的一个模块，而Bert是有多个transformer的encoder堆叠组成。
BERT模型入门系列(二): Attention模型实现 小潘 12 人赞同了该文章 概述: 在上一篇文章《BERT模型入门系列: Attention机制入门 》里面,用了机器翻译的例子把Encoder-Decoder模型、以及Attention模型的基本原理进行了讲解,这篇配合上一篇文章的讲解,把涉及到的模型进行实现并且详细得讲解,利于我们进一步加强理解。