谷歌BERT預訓練源碼解析（一）：訓練數據生成
目錄預訓練源碼結構簡介輸入輸出源碼解析參數主函數創建訓練實例下一句預測&實例生成隨機遮蔽輸出結果一覽預訓練源碼結構簡介關於BERT，簡單來說，它是一個基於Transformer架構，結合遮蔽詞預測和上下句識別的預訓練NLP模型。至於效果：在11種不同NLP測試中創出最佳成績關於介紹BERT ...
原文：谷歌BERT預訓練源碼解析（二）：模型構建
目錄前言源碼解析模型配置參數BertModelword embeddingembedding postprocessorTransformerself attention模型應用前言BERT的模型主要是基於Transformer架構 論文：Attention is all you need 。它拋開了RNN等固有模式，直接用注意力機制處理Seq Seq問題，體現了大道至簡的思想。網上對此模型解析的 ...
2019-07-29 16:56 0 414 推薦指數：
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目錄前言源碼解析主函數自定義模型遮蔽詞預測下一句預測規范化數據集前言本部分介紹BERT訓練過程，BERT模型訓練過程是在自己的TPU上進行的，這部分我沒做過研究所以不做深入探討。BERT針對兩個任務同時訓練。1.下一句預測。2.遮蔽詞識別下面介紹BERT的預訓練模型 ...
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1.什么是Bert？ Bert用我自己的話就是：使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯，就是有好多2，每個2有什么意思呢？ 先大體說一下，兩階段是指預訓練和微調階段，兩任務是指Mask Language和NSP任務，兩個版本是指Google發布 ...
bert 預訓練模型路徑
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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