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：NLP与深度学习（五）BERT预训练模型
. 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仅使用了Transformer架构的Encoder部分。BERT自 年由谷歌发布后，在多种NLP任务中 ...
2021-09-30 20:35 0 850 推荐指数：
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从头开始训练一个BERT模型是一个成本非常高的工作，所以现在一般是直接去下载已经预训练好的BERT模型。结合迁移学习，实现所要完成的NLP任务。谷歌在github上已经开放了预训练好的不同大小的BERT模型，可以在谷歌官方的github repo中下载[1]。 以下是官方提供的可下 ...
NLP学习（3）---Bert模型
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bert 预训练模型路径
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
梳理NLP预训练模型
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Notes | Bert系列的预训练模型
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 ...