一方面谷歌生凑出了「芝麻街」的角色“BERT”这个名字,趣味性十足;另一方面,除了使用Transformer架构,这个名字还强调了另外两件重要的事:“双向”——BERT对语言前后两个方向的依赖关系进行了概率建模;“编码器”——BERT只采用Transformer架构的编码器部分,所以我们称之为Transformer的“左手”。 BERT是基于自家的Transfor...
除了这些模块之外,Transformer 编码器中还包含跳跃连接(Residual Connection)和层归一化(Layer Normalization),这些技术帮助网络稳定地训练,同时加速了模型的收敛。 BERT 的双向编码特性 在Transformer 编码器的基础上,BERT 引入了一种双向编码的机制,这与之前的单向语言模型(如 GPT)有着本质上的不同。传统的语言模型通常...
BERT 由 Google 研究人员于 2018 年推出,是一种使用 Transformer 架构的强大语言模型。BERT 突破了早期模型架构(例如 LSTM 和 GRU)单向或顺序双向的界限,同时考虑了过去和未来的上下文。这是由于创新的“注意力机制”,它允许模型在生成表示时权衡句子中单词的重要性。 BERT 模型针对以下两个 NLP 任务进行了预训练:...
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是一个基于Transformer的模型,以自监督的方式在大型英语数据集上进行预训练。 这意味着BERT模型仅对原始文本数据进行预训练,没有人为的干预。其BERT模型通过自动过程从这些数据集中生成输入数据和标签。确切的说,BERT模型是为了两个目标而进行预训练的。:BERT 屏蔽语言建模 (MLM):取一个句子,模型随机屏蔽输入...
BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,其最大的创新在于引入了双向Transformer编码器。这一设计使得模型能够综合考虑输入序列的前后上下文信息,极大地提升了语言理解的准确性。通过在海量文本数据上进行预训练,BERT成功地捕捉并学习了丰富的语言知识。随后,只需针对特定任务进行微调,如文本分类、情感分析等,便可...
Transformer实现 残差和标准化 首先由一个norm函数 norm里面做残差,会输入(x和淡粉色z1,残差值),输出一个值紫粉色的 z1 class SublayerConnection(nn.Module): # 这里不仅仅做残差,这是把残差和layernorm一起做了 def __init__(self,size,dropout=0.1): super(SublayerConnection,self).__init__() # 第...
Bert是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,即基于Transformer的双向编码表征算法,Bert在提出之初在各大NLP任务中刷新了性能表现记录,被认为是自然语言处理领域的一个里程碑。
BERT是一种基于Transformer编码器结构的模型,只有Encoder部分。与传统的Transformer模型不同,BERT采用了双向训练的方法,即同时考虑了句子中的前文和后文信息。这种设计使得BERT在处理上下文语义理解任务时具有更强的能力。BERT可以应用于各种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答系统等。由于其强大的性能和广泛的适用性,...
诸如ChatGPT、new Bing、Bard 等大型语言模型的爆火,让生成式 AI 开始进入各行各业,越来越多地影响着我们的日常生活。了解、理解生成式 AI 的相关概念、技术和框架,能让你在这一波新的人工智能浪潮中更加从容。只有学会“借力”人工智能,才不会被人工智能替代。谷歌官