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的参数得以编码。这种知识的积累和理解对于模型的性能提升至关重要。 在性能方面,BERT由于其预训练-微调的训练方法和...
前言Transformer是有谷歌2017年发布的论文 《Attention is All You Need》提出,模型结构为Encoder-Decoder,随着对模型的研究,发展出了两个主流模型,即以BERT为代表的仅Encoder的模型,和以GPT为代表的仅Decode…
Bert模型的定位是一个预训练模型,同等级的应该是NNLM,Word2vec,Glove,GPT,还有ELMO。模型具体的解释不是本文关注重点,这里同样采用简单概述。 3.1 预训练模型分类 非语言模型:Word2vec,Glove 语言模型:GPT,NNLM,ELMO,Bert。 其中NNLM是不考虑上下文(单向)的,而ELMO和Be...
近年来,Transformer、BERT和GPT大模型成为自然语言处理领域的三个重要技术,它们以其强大的模型能力和良好的表现在自然语言处理任务中得到了广泛的应用。用三句简短的话分别概括就是: ① Transformer使用自注意力机制进行编码和解码,能够处理长序列数据; ② BERT使用掩码语言模型和下一句预测任务进行训练,能够在不同的自然...
BERT是一个基于Transformer的模型，以自监督的方式在大型英语数据集上进行预训练。 这意味着BERT模型仅对原始文本数据进行预训练，没有人为的干预。其BERT模型通过自动过程从这些数据集中生成输入数据和标签。确切的说，BERT模型是为了两个目标而进行预训练的。：BERT 屏蔽语言建模 (MLM)：取一个句子，模型随机屏蔽输入...
近两年来,Bert模型非常受欢迎,大部分人都知道Bert,但却不明白具体是什么。一句话概括来讲:BERT的出现,彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系,提出龙骨级的训练词向量概念。 想要了解Bert,那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们就从Transformer到Bert进行详细地讲解。
BERT是一种基于Transformer编码器结构的模型,只有Encoder部分。与传统的Transformer模型不同,BERT采用了双向训练的方法,即同时考虑了句子中的前文和后文信息。这种设计使得BERT在处理上下文语义理解任务时具有更强的能力。BERT可以应用于各种NLP任务,如文本分类、命名实体识别、问答系统等。由于其强大的性能和广泛的适用性,...
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...
近两年来,Bert模型非常受欢迎,大部分人都知道Bert,但却不明白具体是什么。一句话概括来讲:BERT的出现,彻底改变了预训练产生词向量和下游具体NLP任务的关系,提出龙骨级的训练词向量概念。 想要了解Bert,那么可能你需要先从tranformer框架了解清楚。今天我们就从Transformer到Bert进行详细地讲解。
BERT的BASE版有12层的Transformer,下图中的每一个颜色代表一层的Transformer,相同颜色会聚集的比较近。相同层的head是非常相近的! 针对上面两幅图进行总结,对于含有12层+12个Head的BERT模型,对于每一层来说,它的Head的功能是相似的;对于每一个Head里面的Attention表现出的功能是完全不一样的。