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? 我们知道,BERT...
在Transformer和BERT中,位置编码的实现方式主要有静态位置编码和动态位置编码两种。静态位置编码将输入序列中的每个位置映射到一个固定长度的向量,这种方法简单高效,但在处理长序列时可能会存在内存浪费和计算效率低下的问题。相比之下,动态位置编码通过计算位置与位置之间的相对距离或绝对距离,为每个位置生成一个动态的向量...
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...
(1)bert是用了transformer的encoder侧的网络,作为一个文本编码器,使用大规模数据进行预训练,预训练使用两个loss,一个是mask LM,遮蔽掉源端的一些字(可能会被问到mask的具体做法,15%概率mask词,这其中80%用[mask]替换,10%随机替换一个其他字,10%不替换),然后根据上下文去预测这些字,一个是next sentence,判断两...
NLP transformer 位置编码 bert位置编码,最近在做NER任务的时候,需要处理最长为1024个字符的文本,BERT模型最长的位置编码是512个字符,超过512的部分没有位置编码可以用了处理措施:将bert的位置编码认为修改成(1*1024),前512维使用原始的(1*512)初始化,后512维随
BERT 的目标是生成语言模型,所以只需要 encoder 机制。 Transformer 的 encoder 是一次性读取整个文本序列,而不是从左到右或从右到左地按顺序读取, 这个特征使得模型能够基于单词的两侧学习,相当于是一个双向的功能。 当我们在训练语言模型时,有一个挑战就是要定义一个预测目标,很多模型在一个序列中预测下一个单词...
Transformer和BERT的位置编码有什么区别? BERT的位置编码是学习出来的,Transformer是通过正弦函数生成的。 原生的Transformer中使用的是正弦位置编码(Sinusoidal Position Encoding),是绝对位置的函数式编码。由于Transformer中为self-attention,这种正余弦函数由于点乘操作,会有相对位置信息存在,但是没有方向性,且通过权重矩阵的...
通过引入自注意力机制和位置编码层,有效地捕捉输入序列中的长距离依赖关系,并且在处理长序列时表现出色。此外,Transformer 模型的并行化计算能力也使得训练速度更快,推动了深度学习在自然语言处理领域的重大突破,如机器翻译任务中的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型等。
2018 年从经济角度讲,对于所有人可能都是比较难过的一年,而对于自然语言处理领域来说,2018 年无疑是个收获颇丰的年头,而诸多技术进展如果只能选择一项来讲的话,那么当之无愧的应该就是Bert 模型了。 在上一篇介绍 Bert 的文章 “从 Word Embedding 到 Bert 模型—自然语言处理中的预训练技术发展史”[1]里,...