BERT模型的预训练版本有多个变体,其中比较常用的包括"bert-base-uncased"和"bert-base-cased"。两者的区别主要体现在以下几个方面: 1.大小写敏感:在英文文本中,不同的单词的大小写通常具有不同的含义。"bert-base-cased"模型保留了原始文本中的大小写信息,而"bert-base-uncased"模型将所有的字母都转换为小写。这...
1)BERT-Base(Cased / Un-Cased):12层,768个隐藏节点,12个注意力头,110M参数 2)BERT-Large(Cased / Un-Cased):24层,1024个隐藏节点,16个注意力头,340M参数 根据您的要求,您可以选择 BERT 的预训练权重。例如,如果我们无法访问 Google TPU,我们将继续使用基础模型。然后,选择“大小写”还是“不带大小写”...
Bert模型结构参考HuggingFace的BERT结构。主要包括BertEmbedding、BertEncoder和BertPooler三部分。参考了HuggingFace的bert_base_uncased预训练模型的结构参数,总共包含了12层Transformer。vocab_size为bert_base_uncased预训练模型的字典大小,hidden_size为768,attention_head_num为12,intermediate_size为3072。
bert-base-uncased和bert-base-cased的区别BERT-Base-Uncased和BERT-Base-Cased之间的主要区别在于对大小写的处理方式上。BERT-Base-Uncased模型在处理英文文本时,不会区分大小写,例如,“BERT”和“bert”被视为相同的标记。这种模型在处理需要对大小写不敏感的任务时非常有用,例如某些命名实体识别任务。 与之相对,...
BERT有两个主要的预训练版本,即BERT-Base-Uncased和BERT-Base-Cased。两者之间的区别在于:Uncased版本是对文本进行小写处理的,而Cased版本保留了原始文本的大小写信息。 BERT-Base-Uncased是基于小写文本的预训练模型。在预处理阶段,将所有的文本转换为小写字母,即将文本中所有的大写字母转换成小写字母。这样的预处理...