BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的语言模型,旨在解决自然语言处理(NLP)任务。BERT是建立在Transformer架构之上,通过双向训练,能够理解和生成自然语言文本。在本文中,我们将深入探讨BERT的原理和关键概念。一、Transformer架构BERT建立在Transfo
1.BERT模型的介绍 BERT模型(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)——基于Transformer的双向编码表示法: BERT模型的根基就是Transformer,来自Google团队17年的文章Attention is all you need。双向的意思表示它在处理一个词的时候,能考虑到该... ...
BERT 是一个强大的预训练,因其超大的参数量和较强的特征提取能力,能够从海量的语料中学习到一些语言学和一定程度的语义信息。 6.BERT的应用场景 BERT在自然语言推理、情感分析、问题问答、意译检测和语言可接受性等一般语言理解的各种任务场景。 eg、BERT应用在问答场景时:给定一个问题和一个上下文段落,该模型预测该...
Position Embeddings 层和 Transformer 的 Position Embeddings 不一样,在 Transformer 中使用的是公式法,在 Bert 中是通过训练得到的。加入 position embeddings 会让 BERT 理解 “I think, therefore I am” 中的第一个 “I”和第二个 “I” 应该有着不同的向量表示。 BERT 能够处理最长 512 个 token 的输...
1.BERT的作用 学习参考链接:infoQ infoQ2 因为在NLP任务中我们需要大量的任务专有数据,通常情况下只能将文本分成字段,得到几百或者几十万个人工标注的数据,这远远不够NLP任务中所用的训练数据。 所以开发一系列训练通用得语言模型,使用网上爬虫获取的文本(未注释)作为模型输入,得到大量的专有任务需要的数据集,该...
4、Transformer Encoder因为有Self-attention机制的缘故,所以Bert自带双向功能。 缺点: 1、[MASK]标记在实际预测中不会出现,训练时用过多的[MASK]会影响模型的表现。 2、Bert对硬件资源的消耗巨大。 参考文章: 一文读懂BERT(原理篇). 【NLP】Google BERT模型原理详解. ...
entence-bert原理介绍 Sentence-BERT（SBERT）是一种基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）架构的模型，专门设计用于学习句子级别的语义表示。相比于传统的BERT，Sentence-BERT 对于句子级别的语义相似度计算有更好的性能。下面是 Sentence-BERT 的一些原理介绍：1. **Siamese 网络结构：** -...
《Natural Language Processing in Action》 by Lane, Howard, and Hapke: 介绍了自然语言处理的核心概念和技术,包括大型语言模型的应用。它提供了实际的示例和代码。《BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Explained》 by Ben Trevett: 在线教程,详细解释了BERT模型的工作原理和应用。它是一个...
6. 位置编码:Bert,LLAMA的位置编码 7. 激活函数概念,ReLU, SiLU 8. Transformer推理加速技术?vLLM等 9. deepseek了解吗?讲一个创新点 10. FlashAttention原理 手撕1. 合并区间 #算法#面经#大模型面试#校园招聘#春招#大模型 +5 发布于 2025-02-27 22:09・IP 属地上海 ...