原来你是这样的BERT，i了i了 超详细BERT介绍 二 BERT预训练 BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers 是谷歌在 年 月推出的深度语言表示模型。 一经推出便席卷整个NLP领域，带来了革命性的进步。 从此，无数英雄好汉竞相投身于这场追剧 芝麻街 运动。 只听得这边G家 亿，那边M家又 亿，真是好不热闹 然而大 ...
2020-06-21 13:22 0 1592 推荐指数：
原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（一）BERT主模型的结构及其组件 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型。 一经推出便席卷整个NLP ...
原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（三）BERT下游任务 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型。 一经推出便席卷整个NLP领域，带来 ...
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 ...
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
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 ... ...
参考： 李宏毅《深度学习人类语言处理》 ELMo Embeddings from Language Models BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers ERNIE Enhanced ...
我们在使用Bert进行微调的时候，通常都会使用bert的隐含层的输出，然后再接自己的任务头，那么，我们必须先知道bert的输出都是什么，本文接下来就具体记录下bert的输出相关的知识。 由于我们微调bert的时候一般选用的是中文版的模型，因此，接下来我们加载的就是中文预训练模型bert。直接看代码 ...
大体过程 对层数进行剪枝 1、加载预训练的模型； 2、提取所需要层的权重，并对其进行重命名。比如我们想要第0层和第11层的权重，那么需要将第11层的权重保留下来并且重命名为第1层的名字； 3、更改模型配置文件（保留几层就是几），并且将第11层的权重赋值给第1层； 4、保存模型 ...
