一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding.它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果,包括问答(SQuAD v1.1).自然语言推理(MNLI)等,在机器学习社区中引起了轰动. BERT的关键技术创新是将Transf

目录 简介 预训练任务简介 自回归语言模型 自编码语言模型 预训练模型的简介与对比 ELMo 细节 ELMo的下游使用 GPT/GPT2 GPT 细节 微调 GPT2 优缺点 BERT BERT的预训练 输入表征 Fine-tunninng 缺点 ELMo/GPT/BERT对比,其优缺点 BERT-wwm RoBERTa ERNIE(艾尼) 1.0 ERNIE 2.0 XLNet 提出背景 排列语言模型(Permutation Language Model,PLM) Two-Stream Sel

1,概述 剪枝可以分为两种:一种是无序的剪枝,比如将权重中一些值置为0,这种也称为稀疏化,在实际的应用上这种剪枝基本没有意义,因为它只能压缩模型的大小,但很多时候做不到模型推断加速,而在当今的移动设备上更多的关注的是系统的实时相应,也就是模型的推断速度.另一种是结构化的剪枝,比如卷积中对channel的剪枝,这种不仅可以降低模型的大小,还可以提升模型的推断速度.剪枝之前在卷积上应用较多,而随着bert之类的预训练模型的出现,这一类模型通常比较大,且推断速度较慢.例如bert在文本分类的任务上,1

本文默认读者有一定的Transformer基础,如果没有,请先稍作学习Transormer以及BERT. 相信网上有很多方法可以生成BERT向量,最有代表性的一个就是bert as service,用几行代码就可以生成向量,但是这样生成的是句向量,也就是说,正确的做法是输入一句句子: 我是一个中国人,我热爱着中国的每一个城市. 输出的是这句句子的向量,一个768维的向量(google预训练是这么做的),这个向量是具有上下文信息的,详细参考Transformer结构.但是网上有一些做法是用bert

Transformer原理 论文地址:Attention Is All You Need:https://arxiv.org/abs/1706.03762 Transformer是一种完全基于Attention机制来加速深度学习训练过程的算法模型.Transformer最大的优势在于其在并行化处理上做出的贡献. Transformer抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN ,目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,问答系

https://zhuanlan.zhihu.com/p/54356280 大数据文摘与百度NLP联合出品 编译:张驰.毅航.Conrad.龙心尘 来源:https://jalammar.github.io/illustrated-transformer/ 编者按:前一段时间谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得STOA结果,引爆了整个NLP界.而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用.谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了STOA效

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 10月11日,Google AI Language 发布了论文 BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 提出的 BERT 模型在 11 个 NLP 任务上的表现刷新了记录,包括问答 Question Answering (SQuAD v1.1),推理

  本文(部分内容)翻译自文章A Visual Guide to Using BERT for the First Time,其作者为Jay Alammar,访问网址为:http://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ ,可以作为那些不熟悉BERT的读者首次阅读.文章中如有翻译不当之处,还请批评指正.   本文是关于如何使用BERT的变异版本来进行句子分类的简单教程.该例子足够简单,因此可以作为首

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

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110亿,那边M家又1750亿,真是好不热闹! 然而大家真的了解BERT的具体构造,以及使用细节吗? 本文就带大

转载于 腾讯Bugly 发表于 腾讯Bugly的专栏 原文链接:https://cloud.tencent.com/developer/article/1389555 本文首先介绍BERT模型要做什么,即:模型的输入.输出分别是什么,以及模型的预训练任务是什么:然后,分析模型的内部结构,图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出:最后,我们在多个中/英文.不同规模的数据集上比较了BERT模型与现有方法的文本分类效果. 1. 模型的输入/输出 BERT模型的全称是:BidirectionalEnc

1 简介 BERT全称Bidirectional Enoceder Representations from Transformers,即双向的Transformers的Encoder.是谷歌于2018年10月提出的一个语言表示模型(language representation model). 1.1 创新点 预训练方法(pre-trained): 用Masked LM学习词语在上下文中的表示: 用Next Sentence Prediction来学习句子级表示. 1.2 成功 强大,效果好.

预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 本篇文章共 24619 个词,一个字一个字手码的不容易,转载请标明出处:预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT - 二十三岁的有德 目录 一.预训练 1.1 图像领域的预训练 1.2 预训练的思想 二.语言模型 2.1 统计语言模型 神经网络语言模型 三.词向量 3.1 独热(Onehot)编码 3.2 Word Embedding 四.Word2Vec 模型 五.自然语言处理的预训练模型 六

前面的话 margin属性在实际中非常常用,也是平时踩坑较多的地方.margin折叠部分相信不少人都因为这样那样的原因中过招.margin负值也是很常用的功能,很多特殊的布局方法都依赖于它.它看似简单,实际上却蛮复杂,本文就margin负值作详细介绍和梳理 [注意]关于margin部分的基础知识移步至此 表现 虽然margin可以应用到所有元素,但display属性不同时,表现也不同 [1]block元素可以使用四个方向的margin值 [2]inline元素使用上下方向的margin值无效 [

很多技巧都是在工作中测试出来的,我搞DIV+CSS前端开发,现在是安卓收藏家,日常也有很多技巧,刚刚突然发现的这个技巧,真的很实用:Z-index值可以使用负值. z-index是个很强大的属性,是个很强大解决定位的利器,在一个较不错的页面里面,position会满天飞,什么相对定位relative,什么绝对定位absolute,这样混合到一起,在360浏览器.谷歌浏览器可能没有问题,但在IE6或者其它IE下,问题就多了,盖的盖住,挡的挡到,有些奇葩还半显示半不显示. 好了,回到正题,z-ind

第一部分:几个常见的布局实现方式 一.左右两边固定, center中间自适应未知 html代码中 center 部分首先要放在box的最前部分.然后是left,right 圣杯布局: <div class="box"> <div class="center"></div> <div class="left"></div> <div class="right"&g

遇到一个问题,使用ping 命令的时候会出现负值.网上查询得知 AMD双核CPU,要打上CPU厂家提供的驱动补丁和微软的双核补.

1:定位+margin负值实现元素水平垂直居中 div{ position: absolute; z-index: 1; left: 50%; margin-left: -50px; width: 100px; height: 100px; } 2: margin-top: -1px解决border多一像素的问题 3,圣杯布局(两边固定,中间自适应)

col=ifelse(x<0, "blue", "red") #如果x值为负值,用蓝色表示,反之,用红色表示 abline(v=0,col="grey",lwd=2,lty=6) #用灰色画出垂直线x=0,如果将v=0用h=0代替,表示画水平线y=0 效果图如下: