不同于最近的语言表示模型（Peters et al., 2018，Radford et al., 2018）， BERT 旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练深度双向表示。...因此，只需要一个额外的输出层，就可以对预训练的 BERT 表示进行微调，从而为广泛的任务（比如回答问题和语言推断任务）创建最先进的模型，而无需对特定于任务进行大量模型结构的修改。...基于特征的方法，如 ELMo （Peters et al., 2018)，使用特定于任务的模型结构，其中包含预训练的表示作为附加特特征。...微调方法，如生成预训练 Transformer (OpenAI GPT) （Radford et al., 2018）模型，然后引入最小的特定于任务的参数，并通过简单地微调预训练模型的参数对下游任务进行训练...BERT 是第一个基于微调的表示模型，它在大量的句子级和标记级任务上实现了最先进的性能，优于许多特定于任务的结构的模型。 BERT 为 11 个 NLP 任务提供了最先进的技术。
嵌入 单词 上下文的 网络激活 变化 结构 (RNN / Transformer) 层 预训练目标 分析方法 1：可视化 保持嵌入/网络激活静态或冻结 可视化嵌入 ?...双向上下文很重要 BERT (large) 几乎总是获得最佳效果 Grain of salt: 不同的上下文表示在不同的数据上训练，使用不同的架构…… 探测网络各层 ?...，再针对任务增加MLP(relu)或者LSTM会提升效果 引出了问题：什么时候直接fine-tune编码器？...., 2019) 否则，特征提取和微调常常效果类似（此时用微调更好） 在文本相似性任务上对 BERT 进行微调，效果明显更好 适配器实现了与微调相比具有竞争力的性能 有趣的是，Transformer 比...语言生成任务接近语言建模训练前的目标，但是: 语言建模前的训练只需要一个输入：一系列单词 在对话框设置中：提供了几种类型的上下文来生成输出序列 知识库：角色句 对话的历史：至少是用户的最后一句话 已生成的输出序列的标记
对于初学者，每个输入的Embedding是3个嵌入的组合: 位置嵌入(Position Embeddings):BERT学习并使用位置嵌入来表达句子中单词的位置。...这就是为什么它学习第一和第二句话的独特嵌入，以帮助模型区分它们。...我们有许多方法可以利用BERT的大量知识来开发我们的NLP应用程序。 最有效的方法之一是根据你自己的任务和特定于任务的数据对其进行微调。...我们将在以后的文章中讨论对整个BERT模型进行微调的概念。...我们将使用BERT从数据集中的每个推特中提取Embedding，然后使用这些Embedding来训练文本分类模型。 以下是该项目的整体结构: ?
针对特定任务微调 BERT 了解 BERT 的工作原理后，是时候将其魔力付诸实际应用了。在本章中，我们将探讨如何针对特定语言任务微调 BERT。...下游任务和微调：调整 BERT 的知识 我们微调 BERT 的任务称为“下游任务”。示例包括情感分析、命名实体识别等。微调涉及使用特定于任务的数据更新 BERT 的权重。...在此代码片段中，我们加载了一个专为文本分类而设计的预训练 BERT 模型。我们对输入文本进行标记，将其传递到模型中并获得预测。针对特定任务对 BERT 进行微调，使其能够在现实应用中大放异彩。...词嵌入与上下文词嵌入 将词嵌入视为词的代码词。 BERT 通过上下文词嵌入更进一步。 BERT 不是为每个单词只使用一个代码字，而是根据句子中的上下文为同一个单词创建不同的嵌入。...该模型为输入文本中的每个单词生成上下文嵌入。 BERT 的嵌入就像一个语言游乐场，单词在这里获得基于上下文的独特身份。
在这篇文章中，我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展，包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行，并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。 自然语言处理（NLP）算法的发展 ?...ELMo-语言模型嵌入会查看整个句子，以了解语法，语义和上下文，以提高NLP任务的准确性。 您现在开始通过阅读大量文本来学习语言（迁移学习）。...NSP在诸如问题回答（QA）和自然语言推断（NLI）之类的NLP任务中很有帮助。 微调BERT 我们可以将两种策略应用于针对下游任务的预训练语言表示形式：基于特征的和微调。 BERT使用微调方法。...每个下游任务都有单独的微调模型，但是使用相同的预训练参数进行初始化。对于每个任务，我们只需将特定于任务的输入和输出插入BERT，并端到端微调所有参数。...更少的数据需求：使用预训练的BERT，我们需要针对任务的微调非常少，因此，对于任何NLP任务，只需更少的数据就可以提高性能。
通过大规模语言模型的预训练，BERT 的单词表示是一种很好的初始化方法，可以微调到我们的 DST 问题。...BERT 的输入层将每个令牌 x_i 嵌入到嵌入 e_i 中，这是三个嵌入的和： 分别表示词嵌入，段嵌入以及位置嵌入。...跨度预测模块使用了上下文化的 token 级表示。对话上下文编码模块中的参数，由 Φ{BERT} 表示，从一个预先训练好的 BERT 检查点进行初始化，然后在我们的 DST 数据集上进行微调。...Parameter Sharing 虽然分类和跨度预测模块是特定于插槽的（每个槽相互独立），但对话上下文编码模块生成的上下文表示可以在插槽之间共享；也就是说，可以在所有插槽的对话上下文编码模块中应用参数共享...在下面的部分中，作者将特定于插槽的 BERT-DST 模型的联合架构称为 BERT-DST_SS 以及 编码模块参数共享为 BERT-DSTPS。
之前的嵌入方法的一大缺陷在于只使用了很浅的语言模型，那就意味着它们捕获到的信息是有限的。 另外一个缺陷就是这些嵌入模型没有考虑单词的上下文。...ELMo是对语言多义性问题提出的解决方案——针对那些在不同上下文中具有不同含义的单词。 从训练浅层前馈网络（Word2vec）开始，我们逐步过渡到使用复杂的双向LSTM结构来训练词嵌入。...针对特定的NLP任务对大型语言模型进行微调，以充分利用预训练模型的大量知识（监督） 接下来，我们将详细了解BERT如何训练模型，并在未来一段时间内成为NLP领域的行业标杆。 BERT是如何工作的？...BERT的作者还介绍了一些遮掩语言模型的注意事项： 为了防止模型过于关注特定位置或被遮掩的标记，研究人员随机遮掩15％的单词 被遮掩的单词并不总是[MASK]取代，在针对特定任务的微调阶段是不需要[MASK...至于如何对整个BERT模型进行微调，我会在另一篇文章中进行介绍。 为了提取BERT的嵌入，我们将使用一个非常实用的开源项目Bert-as-Service： ?
比如在上下文中简单的单词预测或word2vec的词向量学习，已经成为最先进的NLP模型的基本构建模块。更困难的语言建模任务，如句子预测、上下文单词预测和掩蔽单词预测将在下面的博客文章中予以概述。...另一个方向是特定于任务的修改，例如添加跳过/剩余连接和注意层。最后，在预先训练的模型层之间添加适配器或瓶颈模块。适配器减少了用于调整的参数数量，允许其他“heavy”层在传输期间保持冻结状态。...语境词嵌入 与传统的上下文无关的单词嵌入相比，上下文单词嵌入通过动态地将单词链接到不同的上下文，提供了更丰富的语义和句法表示。...构建和重用上下文单词嵌入有两种有效的方法：基于特征（例如ELMo）和微调（ULMFiT、OpenAI的GPT和Google AI的BERT），而在微调时使用基于特征的模式更有效。...masking提供了在单词预测期间同时包含左上下文和右上下文的能力。 BERT模型有令人印象深刻的340M参数和24层。
特定于任务的蒸馏赋予 student 模型特定于任务的知识。这种两段式蒸馏可以缩小 teacher 和 student 模型之间的差距。...通用蒸馏 在通用蒸馏中，研究者使用原始 BERT 作为 teacher 模型，而且不对其进行微调，利用大规模文本语料库作为学习数据。...通过在通用领域文本上执行 Transformer 蒸馏，他们获取了一个通用 TinyBERT，可以针对下游任务进行微调。...然而，由于隐藏/嵌入层大小及层数显著降低，通用 TinyBERT 的表现不如 BERT。 针对特定任务的蒸馏 研究者提出通过针对特定任务的蒸馏来获得有竞争力的微调 TinyBERT 模型。...具体而言，微调的 BERT 用作 teacher 模型，并提出以数据增强方法来扩展针对特定任务的训练集。
其中贡献 2 和 3 是通用的，可用于 NLP 领域外的其它很多情况。贡献 1 应该更特定于语言方面。...注意 GPT 和 BERT 预训练权重会在语言模型微调过程中复用，以节省整个再训练的成本。因此，我们是在子词级上执行语言模型，因为 GPT 和 BERT 中都使用了子词 token 化。...微调 Transformer 权重 GPT 和 BERT 会针对前面提到的任务调整各自模型的权重。举个例子，BERT 默认并不使用开窗（windowing）。...因为在针对语言建模进行微调时，调整权重是合理的。...对于前者，我们在嵌入层之后直接添加 LSTM 层，并移除位置嵌入和分段嵌入，因为我们相信 LSTM 层能够编码足够的序列信息。
（跟下文TinyBERT很像），即在预训练阶段蒸馏出一个通用模型之后，再用一个 已经在SQuAD模型上微调过的BERT模型 作为Teacher，这样微调的时候除了任务本身的loss，还加上了和Teacher...针对特定任务的蒸馏(task-specific distillation) 之前的研究表明，像BERT这样的复杂模型在特定任务上有着 参数冗余 ，所以是可以用小模型来得到相似的结果的。...所以，在针对特定任务蒸馏时，使用 微调的 BERT 用作 teacher 模型（这个和上文DistilBERT提到的方法类似，可以理解为label smoothing）。...从模型的角度来讲，因为WordPiece embedding只是要学习一些上下文无关的表示(context-independent representations), 而hidden layer是要学习上下文相关的表示...而BERT类模型的强大之处就在于它能够建模 上下文相关 的表示。所以，理应有 H >> E. 从实用的角度来讲，这允许我们 在不显著增加词汇表embedding的参数大小的情况下增加隐藏的大小 。
那么，为什么不根据它的上下文给它一个嵌入呢——既要捕捉该上下文中的单词含义，又要捕捉其他上下文信息？...它使用针对特定任务的双向 LSTM 来创建嵌入。 ? ELMo 为 NLP 中的预训练提供了重要的一步。...如何使用它来预训练可以针对其他任务进行微调的语言模型(在 NLP 领域，使用预训练模型或组件的监督学习任务被称为下游任务)。...书籍非常适合这类任务，因为它允许模型学习相关信息，即使它们被大量文本分隔——假如使用推特或文章进行训练，就无法获得这些信息。 ?...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对 BERT 进行微调的结果相差不远。 ? 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？
“stick”“有多种含义，取决于它的上下文是什么。那么，为什么不根据它的上下文给它一个嵌入呢——既要捕捉该上下文中的单词含义，又要捕捉其他上下文信息？...它使用针对特定任务的双向LSTM来创建嵌入。 ELMo为NLP中的预训练提供了重要的一步。ELMo LSTM在大型数据集上进行训练，然后我们可以将其用作所处理语言的其他模型中的组件使用。...如何使用它来预训练可以针对其他任务进行微调的语言模型(在NLP领域，使用预训练模型或组件的监督学习任务被称为下游任务)。...书籍非常适合这类任务，因为它允许模型学习相关信息，即使它们被大量文本分隔——假如使用推特或文章进行训练，就无法获得这些信息。...然后，你可以将这些嵌入提供给现有的模型——论文中证明了，在诸如名称-实体识别之类的任务上，这个过程产生的结果与对BERT进行微调的结果相差不远。 哪个向量最适合作为语境化化嵌入？我认为这取决于任务。
Nomic-embed-text是2月份刚发布的，并且是一个完全开源的英文文本嵌入模型，上下文长度为8192。...模型、训练代码以及一个包含2.35亿文本对的大型数据集都已经发布，我们可以复现、审计和重新构建这个先进的嵌入模型。...模型架构 以下是该模型对BERT base应用的架构变化和优化： 使用Rotary位置嵌入替代绝对位置编码。 使用SwiGLU激活代替GeLU。 使用Flash Attention。...词汇大小为64的倍数。 这样就得到了nomic-bert-2048，该模型在所有阶段的最大序列长度为2048。在推断时使用动态NTK插值将模型扩展到8192的序列长度。...在训练过程中，一次从一个数据源中抽样一对，并且整个批次都用来自单一数据源的样本填充，这样可以防止模型学习特定于源的问题（不让模型走捷径，减少过拟合）。 使用InfoNCE对比损失。
为了预训练词嵌入向量，人们使用过left-to-right语言建模目标，以及从左右上下文中区分出正确和不正确的单词的建模目标。 这些方法已经推广到更粗的粒度，比如句子嵌入，或段落嵌入。...ELMo和它的前身从不同的维度概括了传统的词嵌入研究。它们从left-to-right和right-to-left语言模型中提取上下文敏感的特征。...微调的时候，BERT模型用预训练好的参数进行初始化，并且是基于下游任务的有标签的数据来训练的。每个下游任务有自己的微调模型，尽管最初的时候都是用的预训练好的BERT模型参数。...输出端，对于，token表征喂给一个针对token级别的任务的输出层，序列标注和问答是类似的，[CLS]表征喂给一个分类器输出层，比如情感分析。 微调的代价要比预训练小的多。...另外，对于BERT的large模型，作者发现微调有时候在小数据集上不稳定，所以随机重启了几次，并选择了开发集上表现最佳的模型。
为了预训练词嵌入向量，人们使用过left-to-right语言建模目标，以及从左右上下文中区分出正确和不正确的单词的建模目标。 这些方法已经推广到更粗的粒度，比如句子嵌入，或段落嵌入。...ELMo和它的前身从不同的维度概括了传统的词嵌入研究。它们从left-to-right和right-to-left语言模型中提取上下文敏感的特征。...微调的时候，BERT模型用预训练好的参数进行初始化，并且是基于下游任务的有标签的数据来训练的。每个下游任务有自己的微调模型，尽管最初的时候都是用的预训练好的BERT模型参数。...输出端，对于，token表征喂给一个针对token级别的任务的输出层，序列标注和问答是类似的，CLS表征喂给一个分类器输出层，比如情感分析。 微调的代价要比预训练小的多。...这些上下文的嵌入用做一个随机初始化的两层768维BiLSTM的输入，然后送入分类器层。
现在的嵌入可以捕捉词之间的上下文关系。 ? 这些嵌入用于训练自然语言处理下游任务的模型，做出更好的预测。即使使用较少的任务专用的数据，也可以通过利用嵌入本身的附加信息来实现这一点。...最有效的方法之一是根据自己的任务和任务的专用数据对其进行微调。然后可以使用BERT的嵌入作为文本文档的嵌入。 本节中将学习如何将BERT的嵌入用于自己的自然语言处理任务。...以后的文章将讨论如何微调整个BERT模型。 为了从BERT中提取嵌入，我们将使用一个真正有用的开源项目，称为Bert-as-Service: ?...返回的嵌入的将是（1,768），因为在BERT的结构中只有一个由768个隐藏单元表示的句子。 问题陈述：对推特上的仇恨言论进行分类 接下来用现实世界的数据集证实BERT有多有效。...由此在研究室和机构中，涌现出大量针对预训练、Transformer和微调的各方面。 其中许多项目在多个自然语言处理任务上都优于BERT。
2、类似于 BERT，预训练的 UniLM 可以进行微调（如有必要需添加额外的特定于任务的层），以适应不同类型的下游任务。...第二，这种参数共享能使得学习到的文本表征更通用，因为它们针对不同的语言建模目标（其中利用上下文的方式各不相同）进行了联合优化，这能缓解在任意单个语言模型任务上的过拟合。...UniLM 训练完成后，当用于下游任务时，我们可以使用特定于任务的数据来对其进行微调。 ?...针对下游 NLU 和 NLG 任务进行微调 对于 NLU 任务，作者将 UniLM 微调为类似于 BERT 的双向 Transformer 编码器。...抽取式问答可以构建成一个 NLU 任务，目标是预测篇章中答案范围的起止位置。作者针对该任务将预训练的 UniLM 模型微调成了一个双向编码器。
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