可以看出,bert的输出是由四部分组成: last_hidden_state:shape是(batch_size, sequence_length, hidden_size),hidden_size=768,它是模型最后一层输出的隐藏状态。(通常用于命名实体识别) pooler_output:shape是(batch_size, hidden_size),这是序列的第一个token(classification token)的最后一层的隐藏状态,它是由...
而BERT模型，由于其应用场景通常要求确定性的输出，因此通过固定随机种子和确定性操作来保证输出的一致性。
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer架构的自然语言处理(NLP)模型。它的输入形式是一组文本序列,其中包含一个特殊的[CLS]标记作为序列的开头,以及一个[SEP]标记作为序列的分隔符。对于每个文本序列,BERT还会在序列的开头添加一个特殊的标记,用于表示该序列是一个句子的第...
也就是嵌入（embeddings），供模型处理。这一步骤是模型理解语言的基础，类似于人类阅读和解析文本的过程。
PyTorch模型的预测输出标签是指模型对输入数据进行预测后得到的结果标签。在机器学习和深度学习任务中,模型的目标是根据输入数据进行分类或回归预测。对于分类任务,预测输出标签通常是表示数据所属类别的离...
3. 怎么解决大模型每次生成不一样的问题(大模型输出的稳定性应该怎么控制) 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 ...
不要被大语言模型（L L M）中的各种名词唬住。什么采用sample、top-k之类的。其实就是把输出概率最大...
BERT 做分类的时候，只需要对隐层做 softmax 取最大值就可以了，这样就会导致每次的输出是一样的。
Beam Search是一种用于生成最优序列的启发式图搜索算法，通常用于自然语言处理领域中的诸如机器翻译、语音...