Transformer:Transformer是由encoder-decoder结构组成的,采用自注意力机制和位置编码,支持并行计算,因此训练速度较快。 BERT:BERT是基于Transformer的Encoder部分构建的,只有transformer的encode结构,是生成语言模型。与标准的Encoder-Decoder架构不同,BERT使用了一种双向的掩码策略,可以同时从左到右和从右到左处理输入数据。2...
BERT与Transformer在模型结构、目标函数、预训练方式、输入表示、双向性、应用场景以及优缺点等方面存在显著...
GPT和BERT 01 GPT 和 BERT 开课了(两者和 Transformer 的区别) 12:08 02 没人用的 GPT 原来这么容易理解 16:19 03 BERT,集大成者,公认的里程碑 20:08 04 BERT 之为什么要做语言掩码模型(MLM)? 17:05 05 BERT 的下句预测,从本质上理解(NSP) 06:35 06 BERT 的本质和下游任务改造 16:14 ...
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...
1 bert只有transformer的encode 结构 ,是生成语言模型 2 bert 加入了输入句子的 mask机制,在输入的时候会随机mask 3 模型接收两个句子作为输入,并且预测其中第二个句子是否在原始文档中也是后续句子 可以做对话机制的应答。 4 在训练 BERT 模型时,Masked LM 和 Next Sentence Prediction 是一起训练的,目标就是要最...
两者之间的区别 Transformer的位置编码是一个固定值,因此只能标记位置,但是不能标记这个位置有什么用。 BERT的位置编码是可学习的Embedding,因此不仅可以标记位置,还可以学习到这个位置有什么用。 BERT选择这么做的原因可能是,相比于Transformer,BERT训练所用的数据量充足,完全可以让模型自己学习。 如何延拓BERT的位置编码...
BERT实际上是一个语言模型。语言模型通常采用大规模、与特定NLP任务无关的文本语料进行训练,其目标是学习语言本身应该是什么样的,这就好比我们学习语文、英语等语言课程时,都需要学习如何选择并组合我们已经掌握的词汇来生成一篇通顺的文本。回到BERT模型上,其预训练过程就是逐渐调整模型参数,使得模型输出的文本语义表示能...
bert和transformer有什么区别和联系 重新在写 分类: 机器(深度)学习 / NLP / Bert 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 黑逍逍 粉丝- 6 关注- 0 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 什么是Bert » 下一篇: 过拟合、欠拟合 posted on 2023-11-13 09:57 黑逍逍 阅读(1919) 评论(0) ...
9.这里的BASE和LARGE的区别: 这里之前说: 那么正常介绍的tr是6层编码,6层解码,那么BASE就是正常的tr,H为块的隐层数,A是自注意力的个数。(个人理解) LARGE是12个编码,12个解码。 BASE的结构是和GPT一样的,但是BERT使用双向自注意力,后者使用的是单向,只参考左边的作为上下文。