什么是BERT？
BERT,全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解为一种以Transformers为主要框架的双向编码表征模型。所以要想理解BERT的原理，还需要先理解什么是Transformers。 Trans ... ...
原文：Bert及变种简述
BERT： 老大哥模型，模型的两个目标MLM和NSP，采用静态Masking 模型预训练之前已经确定了Masking的位置 ALBERT： bert模型的精简版本，参数更少，训练更快，主要有以下改动： 矩阵分解。词向量V到encoder全连接M进行分解，bert中参数量：V M，ALBERT：V H M H V M H，H可以比较小，因为词的数目有限的，和下游的语义相比可以有更小的维度 贡献权重。 ...
2020-04-14 11:02 0 894 推荐指数：
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