1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示 ...
BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers 是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答 SQuAD v . ...
2018-11-21 13:09 1 1042 推荐指数:
1. BERT简介 Transformer架构的出现,是NLP界的一个重要的里程碑。它激发了很多基于此架构的模型,其中一个非常重要的模型就是BERT。 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformer,如名称所示 ...
关于NLP领域内预训练的一些知识。记得很杂乱,主要用于个人理解,精华内容在学习资料。 一. 学习资料 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 nlp中的词向量对比:word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert ...
1.什么是Bert? Bert用我自己的话就是:使用了transformer中encoder的两阶段两任务两版本的语言模型 没错,就是有好多2,每个2有什么意思呢? 先大体说一下,两阶段是指预训练和微调阶段,两任务是指Mask Language和NSP任务,两个版本是指Google发布 ...
内容是结合:https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 可以直接看原文 预训练一般要从图像处理领域说起:可以先用某个训练集合比如训练集合A或者训练集合B对这个网络进行预先训练,在A任务上或者B任务上学会网络参数,然后存起来以备后用。假设我们面临第三个任务C ...
语言模型 语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布: 通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言(根据文本出现的概率): 函数P的核心在于, ...
随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩,预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展,本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型,这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。 一,ERNIE(清华大学&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced ...
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
在2017年之前,语言模型都是通过RNN,LSTM来建模,这样虽然可以学习上下文之间的关系,但是无法并行化,给模型的训练和推理带来了困难,因此有人提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型,叫做transformer。transformer摆脱了NLP任务对于RNN,LSTM的依赖 ...