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bert原理详解(duhamel原理)

一文读懂BERT原理篇) 2018年的10月11日,Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding :Google AI 2018 BERT pytorch implementation BERT-tensorflow Tensorflow版本:BERT: Pre-training of Deep 明白每一个节点是怎么获取hidden state之后,接下来就是decoder层的工作原理了,其具体过程如下: 第一个decoder的节点初始化一个向量,并计算当前节点的hidden state,把该hidden BERT原理详解 从创新的角度来看,bert其实并没有过多的结构方面的创新点,其和GPT一样均是采用的transformer的结构,相对于GPT来说,其是双向结构的,而GPT是单向的,如下图所示 再比如,推荐系统也是类似的道理,Bert可能只能对于文本内容编码有帮助,其它的用户行为类特征,不太容易融入Bert中。 第二,Bert特别适合解决句子或者段落的匹配类任务。

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BERT 原理解析

只有 BERT 真正同时使用了左右两侧上下文的信息。 ? 模型 本节将介绍 BERT 模型的实现细节。在 BERT 中,总共包括两个步骤:预训练和微调。 BERT 的特征在于对于不同的任务,其模型结构统一,预训练架构与最终的下游架构仅存在细微差别。下图以智能问答为例,给出了 BERT 的整体架构。 ? 预训练 BERT 我们使用两个无监督任务来预训练 BERT,如图 1 左侧所示。 微调 BERT 得益于 Transformer 的自我注意力机制,BERT 的微调过程比较直接。对于每个任务,只需要将任务对应的输入及输出拖入 BERT结构,然后端对端微调所有参数即可。 第三个实验探索 BERT 在基于特征的方法中的应用,结果如下表所示。可以看到 BERT 对于微调方法和基于特征的方法均可以取得较好效果。 ? PS:以上就是对 BERT 原论文的主要内容的解读。

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    bert原理及代码解读

    BERT: (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) BERT的新语言表示模型,它代表Transformer的双向编码器表示 与最近的其他语言表示模型不同,BERT旨在通过联合调节所有层中的上下文来预先训练深度双向表示。 基础比较弱的,直接看bert,可能要结合这个文章一起看:从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史。 基于上面的骚操作作用不是很大哦,故有了:ELMO、GPT等,到现在的Bert,具体细节还是看从Word Embedding到Bert模型——自然语言处理预训练技术发展史后面的部分吧,写的不错就不赘述了。 :https://github.com/codertimo/BERT-pytorch

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    BERT蒸馏完全指南|原理技巧代码

    怎么蒸BERTBERT蒸馏有什么技巧?如何调参? 蒸馏代码怎么写?有现成的吗? 模型蒸馏原理 Hinton在NIPS2014[1]提出了知识蒸馏(Knowledge Distillation)的概念,旨在把一个大模型或者多个模型ensemble学到的知识迁移到另一个轻量级单模型上, 6层模型甚至接近BERT-base,超过了BERT-PKD和DistillBERT。 Bottleneck的原理是在transformer的输入输出各加入一个线性层,实现维度的缩放。 看完原理后相信大家也发现了,基本上每个模型蒸馏都用的是不同的损失函数,CE、KL、MSE、Cos魔幻组合,自己蒸馏时都不知道选哪个好。。

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    首篇严肃的“BERT学”研究,40+ 论文对比,解读 BERT 工作原理

    图2给出了Hewitt等人利用BERT进行NLP任务时的解析树。 ? 3、BERT 嵌入 对于BERT embeddings的介绍,作者引述了这方面的相关研究成果进行论述。 对于World knowledge的研究主要是Petroni等人,他们于2019发表了有关vanilla BERT与World knowledge在关系型任务中的工作原理论文。 2)BERT layers 针对BERT的网络结构,作者主要从BERT layers的首层、中间层、最末层三部分进行阐述。 10、结论 在短短一年多的时间里,BERT已成为NLP领域众多分析模型的首选,并且很多人也基于BERT进行了各版本的改进,本论文主要是用于阐述目前BERT的研究成果以及工作原理,希望读者能够通读这份文献深入了解 BERT,并对以后BERT的研究提出自己的观点与意见。

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    【NLP】通俗易懂的Attention、Transformer、BERT原理详解

    这篇文章主要内容不在于原理的详细描述,期望的是对那些原理有了整体的认识,但是总是感觉似懂非懂的朋友们有所帮助。所以内容偏向于可能对于大佬来说很简单,但是对于刚刚接触NLP的朋友来说可能不了解的部分。 二、Attention原理详解 1、概述 在开始Attention之前,希望大家对RNN系列网络结构要比较熟悉,如果有不太清楚的朋友可以查看我之前写的一篇博客循环神经网络RNN、LSTM、GRU原理详解 当我们不用残差连接的时候,也就是略去图中虚线的部分,则前向传播如下: 顺便提一下,如果对梯度下降原理不是很清楚的童鞋可以参考我以前的博客梯度下降算法原理及其计算过程 ? ? ? 四、BERT原理详解 1、概述 其实到了这里,一路走来,BERT好像也没有以前的那么神秘了,BERT利用了Transformer的编码器,如果有需要的童鞋可以看看我之前的BERT论文翻译。 BERT开启了NLP领域的ImageNet的开端,通过大规模的语料对网络预训练,初始化参数,然后在预训练的基础上使用少部分的专业领域预料进行微调,从而达到客观的效果,首先看一下BERT的整体结构: ?

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    【深度学习】小白看得懂的BERT原理

    来源:机器学习初学者本文约4500字,建议阅读8分钟我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,这个是NLP(自然语言处理)的非常重要的部分。 )就成为NLP领域大火,在本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,这个是NLP(自然语言处理)的非常重要的部分。 输出:“真”或“假” 模型架构 现在您已经了解了如何使用BERT的示例,让我们仔细了解一下他的工作原理原理如下。: 例子中只有垃圾邮件和非垃圾邮件,如果你有更多的label,你只需要增加输出神经元的个数即可,另外把最后的激活函数换成softmax即可。 (0或者1) 特殊NLP任务 BERT的论文为我们介绍了几种BERT可以处理的NLP任务: 短文本相似 文本分类 QA机器人 语义标注 BERT用做特征提取 微调方法并不是使用BERT的唯一方法,就像

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    BERT原理解读及HuggingFace Transformers微调入门

    本文主要介绍BERT原理,以及如何使用HuggingFace提供的 transformers 库完成基于BERT的微调任务。 预训练 BERT在一个较大的语料上进行预训练(Pre-train)。 对于Masked Language Modeling,给定一些输入句子(图1中最下面的输入层),BERT将输入句子中的一些单词盖住(图1中Masked层),经过中间的词向量和BERT层后,BERT的目标是让模型能够预测那些刚刚被盖住的词 图1 BERT预训练的输入和输出 除了“完形填空”,BERT还需要做Next Sentence Prediction任务:预测句子B是否为句子A的下一句。 在原始的BERT中,对于中文,并没有使用分词工具,而是直接以字为粒度得到词向量的。所以,原始的中文BERTbert-base-chinese)输入到BERT模型的是字向量,Token就是字。 彻底理解Google BERT(https://www.jianshu.com/p/46cb208d45c3) 图解BERT模型:从零开始构建BERT(https://cloud.tencent.com

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    ELECTRA:用Bert欺骗Bert

    ICLR2020 斯坦福和Google为我们提供了一种新思路,用Bert来"欺骗"Bert。今天我们来为大家介绍ELECTRA的思路。 _bert_config = training_utils.get_bert_config(config) if config.debug: self. 相比于Bert Base, Small Electra的参数都进行了缩小,Big Electra和Bert large的超参数保持一致,同时训练的时间要更长一点。 :结合了Bert和Electra,Bert的预测变成了预测所有Token 实验结果如下: 可以看到Electra 15%的效果和Bert相似,因此Bert之前只学习15%的Token的做法对于输入是有很大的信息损失的 而这篇论文回归数据本身,关注我们的输入,用Bert"欺骗'Bert,想想都让人兴奋呢。那么下一次让人惊喜的创意又会是什么呢?希望大家和我一起期待。

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    BERTBERT模型压缩技术概览

    因此,讨论如何在不过多的损失BERT性能的条件下,对BERT进行模型压缩,是一个非常有现实意义的问题。 本文先介绍模型压缩的概念及常见方法;随后,对目前出现的BERT剪枝的技术做一个整体的介绍。 ,这导致几乎没有BERT或者 BERT-Large 模型可直接在GPU及智能手机上应用,因此模型压缩方法对于BERT的未来的应用前景非常有价值。 下面介绍一些BERT模型压缩的工作,可作参考。 (1) BERT剪枝 去掉BERT中不必要的部分,剪枝的内容包括权重大小剪枝、注意力剪枝、网络层以及其他部分的剪枝等。 BERT模型包括输入层(嵌入层),self-attention层,feed-forward等,针对BERT系列模型的结构,可采取的剪枝策略如下: 1)减少层数 在BERT模型的应用中,我们一般取第12层的 [1] Q8BERT: Quantized 8Bit BERT [2] Q-BERT: Hessian Based Ultra Low Precision Quantization of BERT 总结

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    图解 | 深度学习:小白看得懂的BERT原理

    模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值。 自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后,BERT 就在 NLP 领域大火,在本文中,我们将研究BERT模型,理解它的工作原理,对于其他领域的同学也具有很大的参考价值 输出:“真”或“假” 模型架构 现在您已经了解了如何使用BERT的示例,让我们仔细了解一下他的工作原理原理如下: 例子中只有垃圾邮件和非垃圾邮件,如果你有更多的label,你只需要增加输出神经元的个数即可,另外把最后的激活函数换成softmax即可。 (0或者1) 特殊NLP任务 BERT的论文为我们介绍了几种BERT可以处理的NLP任务: 短文本相似 文本分类 QA机器人 语义标注 BERT用做特征提取 微调方法并不是使用BERT的唯一方法,就像

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    【NLP】 深入浅出解析BERT原理及其表征的内容

    本篇介绍目前NLP领域里影响力最大的预训练模型BERT。首先,大致介绍了BERT里有什么;接着,介绍了BERT的结构和其预训练的方式;最后,再总结BERT的表征的内容和分布。 总的来说,BERT是一个用Transformers作为特征抽取器的深度双向预训练语言理解模型。 2 BERT的结构 ? 通过这个任务,BERT获得了句子级表征的能力。通常,BERT的第一个输出,即[CLS]对应的输出,就可以用来当作输入句子的句向量来使用。 4 BERT到底学到了什么? 但通过上述两篇论文在两个维度上对BERT的解析,我们心里应该能够给BERT一个清晰的定位。 所以小Dream哥计划以聊天机器人作为切入点,通过介绍聊天机器人的原理和实践,逐步系统的更新到大部分NLP的知识,会包括语义匹配,文本分类,意图识别,语义匹配命名实体识别、对话管理以及分词等。

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    解密 BERT

    BERT简介 毫不夸张的讲,谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 ? 什么是BERT? 你一定听说过BERT,也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局,但BERT究竟是什么? 正是由于如此庞大的语料库的支撑,模型在训练过程中才能对语言的工作原理进行更深入、更准确的提取,通过此过程提取到的知识对所有NLP任务来说都是‘万滑油’。 干货讲解 深入BERT,理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。 BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持,对普通用户而言直接运行BERT是不现实的,为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT

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    【NLP】 深入浅出解析BERT原理及其表征的内容

    1 BERT是什么? 了解自然语言处理的同学,应该没有不知道BERT的;甚至连很多自然语言处理圈外的开发的同学,都知道这个模型的厉害。 这里就不再说BERT当年是怎么样横扫各大NLP任务榜单的故事了。毕竟现在出了个XLnet,各方面都比他强了一点点;而且,也开始有一些论文开始接BERT的短了。 总的来说,BERT是一个用Transformers作为特征抽取器的深度双向预训练语言理解模型。 2 BERT的结构 ? 通过这个任务,BERT获得了句子级表征的能力。通常,BERT的第一个输出,即[CLS]对应的输出,就可以用来当作输入句子的句向量来使用。 4 BERT到底学到了什么? 但通过上述两篇论文在两个维度上对BERT的解析,我们心里应该能够给BERT一个清晰的定位。

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    图解BERT模型:从零开始构建BERT

    BERT模型与现有方法的文本分类效果。 模型结构 了解了BERT模型的输入/输出和预训练过程之后,我们来看一下BERT模型的内部结构。 BERT模型的文本分类效果 在本文中,我们聚焦文本分类任务,对比分析BERT模型在中/英文、不同规模数据集上的文本分类效果。 需要注意的是,我们目前仅使用12层Transformer Encoder结构的BERT模型进行实验,后续会进一步检验24层TransformerEncoder结构的BERT模型的分类效果,可以期待,BERT 结语 本文分析了BERT模型的内部结构与原理,并在文本分类任务上检验了模型效果。从实验结果中可以看出,BERT模型的文本分类效果在许多中/英文数据集上都超过了现有方法,体现出了很强的泛用性。

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    解密 BERT

    什么是BERT? 你一定听说过BERT,也知道了它是多么不可思议以致改变了NLP的领域格局,但BERT究竟是什么? 正是由于如此庞大的语料库的支撑,模型在训练过程中才能对语言的工作原理进行更深入、更准确的提取,通过此过程提取到的知识对所有NLP任务来说都是‘万滑油’。 干货讲解 深入BERT,理解为什么BERT建立的语言模型如此有效。 1. BERT的结构 BERT架构建立在Transformer之上。 BERT-As-Service 由于BERT需要大量代码以及许多安装包的支持,对普通用户而言直接运行BERT是不现实的,为此开源项目BERT-As-Service来帮助我们便捷的使用BERT。 )# 训练model_bert = model_bert.fit(X_tr_bert, y_tr)# 预测pred_bert = model_bert.predict(X_val_bert) 查看分类准确率

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    BERT详解

    bert 是什么? BERT 框架 BERT提出的是一个框架,主要由两个阶段组成。分别是Pre-training以及Fine-Tuning。 =$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint=$BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --train_batch_size /vocab.txt \ --test_file=test \ --bert_config_file=$BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint bert的方式更优。

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    pytorch-pretrained-BERTBERT PyTorch实现,可加载Google BERT预训练模型

    Github上刚刚开源了一个Google BERT的PyTorch实现版本,同时包含可加载Google BERT预训练模型的脚本,感兴趣的同学可以关注: https://github.com/huggingface /pytorch-pretrained-BERT PyTorch version of Google AI's BERT model with script to load Google's pre-trained $BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --pytorch_dump_path /vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR /vocab.txt \ --bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \ --init_checkpoint $BERT_PYTORCH_DIR

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    BERT模型解析

    算法原理 2.1. BERT的基本原理 BERT是基于上下文的预训练模型,BERT模型的训练分为两步:第一,pre-training;第二,fine-tuning。 预训练之MLM Masked Language Model的原理是随机将一些词替换成[MASK],在训练的过程中,通过上下文信息来预测被mask的词。 的基本原理有详细的介绍。 Advances in neural information processing systems, 2017, 30. [5] Transformer的基本原理 [6] https://github.com

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