原來你是這樣的BERT，i了i了！ —— 超詳細BERT介紹（一）BERT主模型的結構及其組件
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原文：原來你是這樣的BERT，i了i了！ —— 超詳細BERT介紹（二）BERT預訓練
原來你是這樣的BERT，i了i了 超詳細BERT介紹 二 BERT預訓練 BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers 是谷歌在 年 月推出的深度語言表示模型。 一經推出便席卷整個NLP領域，帶來了革命性的進步。 從此，無數英雄好漢競相投身於這場追劇 芝麻街 運動。 只聽得這邊G家 億，那邊M家又 億，真是好不熱鬧 然而大 ...
2020-06-21 13:22 0 1592 推薦指數：
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預訓練模型（三）-----Bert
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 ...
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 ... ...
Notes | Bert系列的預訓練模型
參考： 李宏毅《深度學習人類語言處理》 ELMo Embeddings from Language Models BERT Bidirectional Encoder Representations from Transformers ERNIE Enhanced ...
關於bert預訓練模型的輸出是什么
我們在使用Bert進行微調的時候，通常都會使用bert的隱含層的輸出，然后再接自己的任務頭，那么，我們必須先知道bert的輸出都是什么，本文接下來就具體記錄下bert的輸出相關的知識。 由於我們微調bert的時候一般選用的是中文版的模型，因此，接下來我們加載的就是中文預訓練模型bert。直接看代碼 ...
pytorch之對預訓練的bert進行剪枝
大體過程 對層數進行剪枝 1、加載預訓練的模型； 2、提取所需要層的權重，並對其進行重命名。比如我們想要第0層和第11層的權重，那么需要將第11層的權重保留下來並且重命名為第1層的名字； 3、更改模型配置文件（保留幾層就是幾），並且將第11層的權重賦值給第1層； 4、保存模型 ...