在应用方面,Transformer最初被设计用于机器翻译任务,后来逐渐扩展到文本分类、情感分析和问答系统等多种NLP任务。而BERT自发布以来,迅速成为许多NLP任务的基准模型,尤其在问答、文本分类和语义相似度匹配等任务中表现出色,取得了显著的成果。BERT的成功在于其在预训练阶段积累了大量的语言知识,这些知识通过Transformer的参数...
Bert、Transformer、预训练模型、微调的关系 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...
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...
Transformer Block结构图 分为四个部分：位置嵌入、自注意力机制、残差连接、线性映射激活。本节内容限于编码器部分，理解编码器结构即可掌握解码器原理。BERT预训练模型仅使用编码器部分，先训练语言模型，再适配各种任务。通过编码器，可完成主流自然语言处理任务，如情感分类、语义关系分析、命名实体识别。
一个模型架构避免了递归,而完全依赖于一个注意机制来绘制输入和输出之间的全局依赖关系。 bert 是一种基于transformer encoder 来构建的模型,整个架构基于DAE(Denoising autoencoder,去噪编码器),bert文章中称为masked language model。MLM并非严格意义上的语言模型,因为训练过程并不是利用语言模型来训练的,bert随机把部分...
BERT 是一个仅使用编码器的模型,它通过预训练在大量文本数据上学习单词之间的上下文关系,能够为几乎所有的 NLP 任务提供强大的特征表示。例如在问答系统中,BERT 可以帮助模型理解问题与答案之间的联系,从而在一篇文章中找到最合适的答案。这是因为编码器的自注意力机制能够对输入文本进行双向建模,考虑到每个单词在上下文...
因为bert预训练的其中一个任务是判断segment A和segment B之间的关系,这就需要embedding中能包含当前token属于哪个segment的信息,然而无论是token embedding,还是position embedding都无法表示出这种信息,因此额外创建一个segment embedding matrix用来表示当前token属于哪个segment的信息,segment vocab size就是2,其中index=0表...
Transformer 一登场,直接因为其强大的实力和两个争气的儿子(BERT 和 GPT)毫无悬念的夺下皇位。BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) [1] 继承了 Transformer 的 Encoder 部分,赢得了前半程比赛,但是因为其限制性,在通用性上输给了 GPT。老实的 GPT (Generative Pre-trained Transformer)[7-...
BERT的诞生源于计算机视觉领域的迁移学习概念，即先在ImageNet等任务上预训练模型，然后在特定任务上微调。BERT的预训练包括MLM和Next Sentence Prediction两个任务，通过多任务训练，其Encoder利用Transformer的注意力机制，一次处理整个句子序列，捕捉上下文关系，这在双向训练中尤为关键。MLM是通过随机遮盖15%的...