BERT在确定了模型结构是Transformer的编码器之后,再使用上述提到的完形填空和下一句预测这两种预训练方式对模型进行预训练(实质就是调整模型的参数),最终得到一个优秀的模型。 总结 综上,我认为教程中应当把Transformer网络结构和BERT预训练的思想分开来看待,而不是安排在一块,并且还加一句“BERT实际上就是Transformer的...
bert其实是transformer的复合体,做重要的有两个事情:输入向量的变换、与预训练任务。 ①输入的向量 语义向量(字向量)、片段向量(文本向量)、位置向量。 语义向量:指的就是具体的词 片段向量:指的就是词在哪个句子中(可以通过训练得到) 位置向量:指的就是词在句子的位置 ②预训练任务:NSP,mlm BERT实际上是一个...
(2)NLP:B是句子数,C表示单个词的dimen(核心:同一个元素多个C通道代表的是同一个位置上的不同表示),HW合起来维度表示句子长度(3)BN在NLP中的应用:对单词表达的每一个维度,用一个batch所有句子中的所有单词在该维度的值,做归一化和仿射(4)LN在BERT中的应用:最常见的LN应该是对一个句子的 所有单词 的 所有...
BERT在确定了模型结构是Transformer的编码器之后,再使用上述提到的完形填空和下一句预测这两种预训练方式对模型进行预训练(实质就是调整模型的参数),最终得到一个优秀的模型。 总结 综上,我认为教程中应当把Transformer网络结构和BERT预训练的思想分开来看待,而不是安排在一块,并且还加一句“BERT实际上就是Transformer的...
在我学习自然语言处理的入门教程时,很多教程都把Transformer和BERT连在一起讲,并且最后还加一句“BERT实际上就是Transformer的编码器”,而且也不介绍除了BERT之外的其他预训练模型。这种编排和说法导致我搞不清楚Transformer和BERT到底是什么关系,预训练模型到底是个啥。我一度还以为是因为整个Transformer的效果不如只取它...
在我学习自然语言处理的入门教程时,很多教程都把Transformer和BERT连在一起讲,并且最后还加一句“BERT实际上就是Transformer的编码器”,而且也不介绍除了BERT之外的其他预训练模型。这种编排和说法导致我搞不清楚Transformer和BERT到底是什么关系,预训练模型到底是个啥。我一度还以为是因为整个Transformer的效果不如只取它...
BERT实际上就是Transformer的编码器 在理解了上述了内容之后,再来详细说明一下“BERT实际上就是Transformer的编码器”到底是怎么回事。 BERT希望能够教出一个厉害的学生,于是首先它选了天资优越的Transformer作为学生,即使用了Transformer的网络结构作为预训练模型的基本框架结构。