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[人工智能]Datawhale NLP课程 Task2

图解BERT

BERT是一个经典的利用transformer的模型。使用 BERT 最直接的方法就是对一个句子进行分类。模型如下:
在这里插入图片描述
为了训练这样一个模型,你主要需要训练分类器(上图中的 Classifier),在训练过程中 几乎不用改动BERT模型。这个训练过程称为微调。

模型架构

  • BERT BASE: 与OpenAI的transformer大小相当,以便比较性能。
  • BERT LARGE: 一个巨大的模型,它取得了最先进的结果。、
  • 输入:就像 Transformer 中普通的 Encoder 一样,BERT 将一串单词作为输入,这些单词在 Encoder 的栈中不断向上流动。每一层都会经过 Self Attention 层,并通过一个前馈神经网络,然后将结果传给下一个 Encoder。
  • 输出:每个位置输出一个大小为 hidden_size(在 BERT Base 中是 768)的向量。对于上面提到的句子分类的例子,我们只关注第一个位置的输出。

Reference

https://github.com/datawhalechina/Learn-NLP-with-Transformers

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加:2021-08-21 15:22:26  更:2021-08-21 15:22:36 
 
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