自打2017年Transformer诞生后,然语言处理(NLP)领域基本就被Transformer垄断了。基于Transformer的NLP预训练模型层出不穷,真可谓“你方唱罢我登场,各领风骚数星期”。OpenAI和谷歌两家在2018年先后提出了GPT(Generative Pre-Training,这里特指GPT-1)模型和BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,这...
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...
Transformer Bert 模型结构 两个任务 Bert模型的主要特点: RNN RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。这是时间序列数据的定义,当然这里也可以不是时间,比如文字序列,但总归序列数据有一...
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...
1.Transformer Google于2017年6月发布在arxiv上的一篇文章《Attention is all you need》,提出解决sequence to sequence问题的transformer模型,用全attention的结构代替了lstm,抛弃了之前传统的encoder-decoder模型必须结合cnn或者rnn的固有模式,只用attention,可谓大道至简。文章的主要目的是在减少计算量和提高并行效率的同时...
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...
组件1: 组件2: Transformer 模型搭建: encoder网络主要由self-attention构成: decoder网络: Bert(Bidirectional...
于是Transform诞生了,紧跟着是BERT的诞生,至此NLP领域也开启了CV领域的ImageNet时代(迁移学习时代)。更加强大的特征提取能力为复杂的NLP任务提供了强有力的语义向量表示,让NLP更进一步的走进了每一个人的生活。当然attention只是Transformer模型结构的一部分,但是也...
Bert和Transformer模型是近年来在自然语言处理领域取得巨大成功的深度学习模型,它们的高效性和准确性在很大程度上得益于精细的参数设计。百度智能云推出的文心快码(Comate)正是基于这些先进的NLP技术,为用户提供高效、智能的写作体验。接下来,我们将详细探讨如何计算Bert和Transformer模型的参数大小,并结合文心快码(Comate)的...