BERT-base模型是由12层Transformer构成,模型有大约1亿参数参与运算,而效果更好的BERT-large由24层的Transformer组成,参数量甚至达到了3亿,巨大的参数量对GPU的性能和显存提出了更高的要求,尤其是在企业的落地应用中,需要更加高级的GPU来完成模型训练。在推理过程中的情况也是如此,在部署到线上的实际情况下,对文本分析...
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BERT-base-chinese 是 BERT 模型在中文语料上进行预训练得到的模型参数。它的输入是一段文本,输出是该文本中每个词的词向量表示。与其他传统的词向量模型相比,BERT-base-chinese 能够更好地捕捉词语之间的语义关系,从而提升下游任务的性能。 BERT-base-chinese 的输入是经过分词的文本,每个词语会被转换为对应的词向量...
BERT参数量计算,以BERT base chinese为例。 BERT参数量统计 编辑于 2022-08-06 09:32 BERT 深度学习(Deep Learning) NLP 关于作者 jeremysun1224 静下心来,一步一步 回答 7 文章 37 关注者 1,451 关注他发私信 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 ...