什么是BERT？
BERT,全稱是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。可以理解為一種以Transformers為主要框架的雙向編碼表征模型。所以要想理解BERT的原理，還需要先理解什么是Transformers。 Trans ... ...
原文：Bert及變種簡述
BERT： 老大哥模型，模型的兩個目標MLM和NSP，采用靜態Masking 模型預訓練之前已經確定了Masking的位置 ALBERT： bert模型的精簡版本，參數更少，訓練更快，主要有以下改動： 矩陣分解。詞向量V到encoder全連接M進行分解，bert中參數量：V M，ALBERT：V H M H V M H，H可以比較小，因為詞的數目有限的，和下游的語義相比可以有更小的維度 貢獻權重。 ...
2020-04-14 11:02 0 894 推薦指數：
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