Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义理解任务，如文本分类、文本相似度计算等。Transformer可以应用于更复杂的任务，如机器翻译、摘要生成等需要生成语言序列的任务。2. 预训练语料...
Transformer:Transformer是BERT的核心内部元素。 BERT的基本思想和Word2Vec、CBOW是一样的,都是给定context,来预测下一个词。BERT的结构和ELMo是相似的都是双向结构。第一个利用Transformer的并不是BERT,而是GPT。 3.2 BERT的模型结构 BERT的模型结构是Seq2Seq,核心是Transformer encoder,而Transformer encoder里面又包含...
通读本书后,读者不仅能够系统了解有关BERT的各种概念、术语和原理,还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务。 读者点评 关于Transformer和BERT模型讲得最清楚,最通识易懂的一本书,比那些看似高大上,列一堆公式,但讲不清楚,说不明白的大块头强多了。本书图文并茂,公式和代码一应俱全,不多不少,恰到好...
讲解了Bert模型在小样本学习场景下的应用,并提供了一些模型改进的建议,如引入额外的预训练方式、尝试不同的Bert变体模型等。同时,也讨论了如何利用外部数据集进行模型训练,并提到了模型保存的格式问题。分享适合对自然语言处理感兴趣的人群,尤其是希望了解如何应用Bert模型解决实际问题的技术人员。 讨论 发布...
4. 大模型做代码生成类的任务效果如何? 5. bert和mbert的区别 6. 了解什么加速引擎,都是怎么提升运算速度的? 7. 介绍一下TFIDF 8. bert预训练方法 9. MLM 和 NSP都有什么缺点 10. 介绍transformer以及multi attention,为什么用多头 11. 了解什么attention的变种 ?
Bert和Transformer都是深度学习领域的 pretrained language model(预训练语言模型)，但它们在模型结构和应用上有以下几点主要区别：1. 模型结构：Bert是基于Transformer编码器结构的模型，只有Encoder部分。而Transformer是由Encoder和Decoder组成的完整序列到序列结构的模型。Bert的模型结构更简单，主要用于上下文语义...
BERT,Bidirectional Encoder Representations from Transformers,多Transformer的双向编码器表示法。 RNN,recurrent neural network,循环神经网络。 LSTM,long short-term memory,长短期记忆网络。 NLI,Natural language inference,自然语言推理。 知识蒸馏(knowledge distillation),一种模型压缩技术,指训练一个小模型来重现大型预...