换言之,假设我们有大量的维基百科数据,那么我们可以用这部分巨大的数据来训练一个泛化能力很强的模型,当我们需要在特定场景使用时,例如做医学命名实体识别,那么,只需要简单的修改一些输出层,再用我们自己的数据进行一个增量训练,对权重进行一个轻微的调整即可。典型的预训练语言模型:ELMO、GPT、BERT BERT的基础结构 N...
BERT对上下文进行双向编码,并且对于大多数的自然语言处理任务只需要最少的架构改变。通过使用预训练的Transformer编码器,BERT能够基于其双向上下文表示任何词元。在下游任务的监督学习过程中,BERT在两个方面与GPT相似。首先,BERT表示将被输入到一个添加的输出层中,根据任务的性质对模型架构进行最小的更改,例如预测每个词元...
一、BERT原理 1、概述 背景:通过在大规模语料上预训练语言模型,可以显著提高其在NLP下游任务的表现。 动机:限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型(例如GPT),无法充分了解到单词所在的上下文结构(主要是在判别性任务上,分类、抽取等)。 Idea: 受完形填空的启发,BERT通过使用 Masked Language ...
三、 预处理语料集合 在开始BERT预训前,还需要将预训练语料根据训练好的 Tokenizer进行处理,将文本转换为分词后的结果。 如果文档长度超过512个Token),那么就直接进行截断。 数据处理代码如下所示: def encode_with_truncation(examples): """Mapping function to tokenize the sentences passed with truncation""" ...
BERTEncoder的前向推断给出了输入文本的每个词元和插入的特殊标记“<cls>”及“<seq>”的BERT表示。接下来,我们将使用这些表示来计算预训练BERT的损失函数。预训练包括以下两个任务:掩蔽语言模型和下一句预测。 掩蔽语言模型 🤔什么是掩蔽语言模型 语言模型使用左侧的上下文预测词元:传统的语言模型通常使用左侧的上下...
1. 双向训练:BERT的核心特性是其双向训练机制,它允许模型同时考虑输入文本中单词的左侧和右侧上下文,这与传统的单向语言模型不同。2. Transformer架构:BERT基于Transformer模型,这是一种依赖于自注意力机制的架构,它允许模型在处理序列数据时更加灵活和高效。3. 预训练任务:BERT通过两个主要的预训练任务来学习语言...
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. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
Bert 的论文中对预训练好的 Bert 模型设计了两种应用于具体领域任务的用法,一种是fine-tune(微调)方法,一种是feature extract(特征抽取)方法。 fine tune(微调)方法指的是加载预训练好的 Bert 模型,其实就是一堆网络权重的值,把具体领域任务的数据集喂给该模型,在网络上继续反向传播训练,不断调整原有模型的权重...
Bert简介 BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩:全部两个衡量指标上全面超越人类,并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现,包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%),Mult...