预训练模型（三）-----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 ...
原文：BERT预训练模型的演进过程！(附代码)
. 什么是BERT BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是Google 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 ...
2019-09-28 21:58 0 1931 推荐指数：
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BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
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BERT的通俗理解 预训练模型 微调
1、预训练模型 BERT是一个预训练的模型，那么什么是预训练呢？举例子进行简单的介绍 假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数，其他的高层参数随机初始化 ...
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