在BERT的论文中,以下数据的维度都是H:多头注意力模块的输入和输出维度(由于第一个Transformer块的多头注意力模块的输入即为整个BERT的词嵌入输入,故输入词嵌入向量的维度也为H);全连接前馈网络的输入维度;全连接前馈网络的输出维度(由于最后一个Transformer块全连接前馈网络的输出即为整个BERT的输出,故BERT对每个词最终...
情感分析:通过 BERT 的编码,情感分析模型可以对复杂的情绪表达进行准确解码,包括隐晦和讽刺的表达。 机器翻译:虽然 BERT 不是直接用于翻译,但它的编码方式为机器翻译提供了强大的预训练表示,可以与其他模型结合使用。 阅读理解:BERT 编码让机器具备了更好的理解能力,尤其是在处理长段落时,能抓取前后文的深层次关联,...
feature extract(特征抽取)方法指的是调用预训练好的 Bert 模型,对新任务的句子做句子编码,将任意长度的句子编码成定长的向量。编码后,作为你自己设计的某种模型(例如 LSTM、SVM 等都由你自己定)的输入,等于说将 Bert 作为一个句子特征编码器,这种方法没有反向传播过程发生,至于如果后续把定长句子向量输入到 LSTM ...
Bert模型的定位是一个预训练模型,同等级的应该是NNLM,Word2vec,Glove,GPT,还有ELMO。模型具体的解释不是本文关注重点,这里同样采用简单概述。 3.1 预训练模型分类 非语言模型:Word2vec,Glove 语言模型:GPT,NNLM,ELMO,Bert。 其中NNLM是不考虑上下文(单向)的,而ELMO和Bert是考虑上下文(双向)的模型。 3.2 不同模型...
Bert通常与Transformer,预训练模型,微调一起被提及,简单而言Bert基于Transformer结构,提出了预训练模型这种新的方式思想,通过这种预训练模型方式,给定一个下游NLP任务进行微调,即可很好地完成则个任务。 具体而言,Bert是在Transformer的Encoder层网络结构的基础之上,通过海量数据的无监督学习训练得到的一组网络参数(如下图所...
首先在语言模型领域中,纯Transformer编码器的BERT模型[2]在语义分析,句子预测和实体识别等任务中达到了业界里顶尖的效果,而纯Transformer解码器的GPT-3[3]则实现了让人类无法识别真假的生成文字。在语音识别中,Transformer解码器与卷积编码器交互的Conformer网络[4]也成为了主流的语音识别模型。在计算机视觉领域中,视觉...
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,它的最大创新之处在于引入了双向Transformer编码器,这使得模型可以同时考虑输入序列的前后上下文信息。BERT通过在大量文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识,然后在特定任务上进行微调,如文本分类、情感分析等。BERT在自然语言处理领域取得了很大的成功,被广泛应用于各种NLP...
title: 预训练语言模型(Transformer, BERT)的前世今生 date: 2022-10-07 16:18:37 mathjax: true tags: RNN LSTM Attention Self-Attention Multi-Head Self-Attention Posit
bert存在的问题,例如不能用来生成数据,bert本身依赖于DAE结构训练,不像基于语言模型训练的模型具备很好的生成能力,NNLM,ELMO是基于语言模型生成的,用训练好的模型可以生成出一些句子、文本等,基于生成模型的方法存在问题,只考虑了语言的上文,没有考虑下文,理解一个单词要在上下文中理解。
当模型处理每个词的时候,自注意力机制将句子中的其他词作为线索,针对某个特定的词进行更好的编码,所以自注意力机制其实就是通过句子中的其他单词去理解某一个单词的方法。 如何计算encoder self attention? 第一步是创造三个encoder的输入向量Q,K,V,举例来说,“Are you very big?”中的每一个字的隐向量都有各...