BERT为了能够同时得到上下文的信息,而不是像GPT一样完全放弃下文信息,采用了双向的Transformer。但是这样一来,就无法再像GPT一样采用正常的语言模型来预训练了,因为BERT的结构导致每个Transformer的输出都可以看见整个句子的,无论你用这个输出去预测什么,都会“看见”参考答案,也就是“see itself”的问题。ELMo中虽然采用...
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...
Transformer的解码器 解码器会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译的结果。 解码器的Self-Attention在编码已经生成的单词 假如目标词“我是一个学生"-- 》masked Self- Attention 训练阶段:目标词”我是一个学生”是已知的,然后Self-Attention是对“我是一个学生” 做计算 如果不做masked,每次训练...
GPT全称为Generative Pre-Training,它和ELMO类似都使用了Transformer,但与ELMO不同的是采用了单向的语言模型,也即只采用单词的上文来进行预测。其余与ELMO几乎一样这里就不展开介绍了。 3.2.4 BERT BERT 在 GPT 的基础上使用了双向的Transformer block连接,为了适配多任务...
机器之心报道机器之心编辑部来自中国科学技术大学、微软亚研等机构的研究者提出了 PeCo，用于视觉 transformer 的 BERT 预训练，在多项任务上实现最高性能。基于大型语料库训练的 Transformer 模型在自然语言处理中取得了巨大的成功，作为 Transformer 构建块，self-attention 极大地改变了计算机视觉任务。NLP 的成功不仅...
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...
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...
Google BERT 一、BERT的本质 BERT架构:一种基于多层Transformer编码器的预训练语言模型,通过结合Tokenization、多种Embeddings和特定任务的输出层,能够捕捉文本的双向上下文信息,并在各种自然语言处理任务中表现出色。 BERT架构 输入层 (Input)BERT的输入是一个原始的文本序列,它可以是单个句子,也可以是两个句子(例如,问答...
本博客将会记录使用transformer BERT模型进行文本分类过程,该模型以句子为输入(影评),输出为1(句子带有积极情感)或者0(句子带有消极情感);模型大致结构如下图所示,这里就用的是上述所说的feature extract特征抽取方法,使用BERT的生成的句子向量。 2. 加载数据集与预训练模型 ...
transformer模型架构 本文的内容限于编码器部分, 即把自然语言序列映射为隐藏层的数学表达的过程, 因为理解了编码器中的结构后, 理解解码器就非常简单了,最重要的是BERT预训练模型只用到了编码器的部分, 也就是先用编码器训练一个语言模型, 然后再把它适配给其他五花八门的任务。因为,我们用编码器就能够完成一些自...