2020.11-BERT预训练模型下载地址记录

最新推荐文章于 2025-06-09 08:00:00 发布
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模型结构组成（Pytorch）

pytorch_model.bin

bert_config.json

vocab.txt

下载地址汇总

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模型结构组成（Pytorch）

pytorch_model.bin

bert_config.json

vocab.txt

 

下载地址汇总

​PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = {
    'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz",
    'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz",
    'bert-base-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-cased.tar.gz",
    'bert-large-cased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-cased.tar.gz",
    'bert-base-multilingual-uncas
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BERT系列模型
奇点Peter
03-18 268
¶学习了什么是ELMo.ELMo是2018年3月由华盛顿大学提出的一种预训练语言模型.ELMo在6种NLP测试任务中有很大的提升表现.学习了ELMo的结构.ELMo架构总体上采用了双向双层LSTM的结构.最底层的Embedding模块.中间层的双向双层LSTM模块.最上层的特征融合模块.学习了ELMo的预训练任务.ELMo的本质思想就是根据当前上下文对word embedding进行动态调整的语言模型.ELMo的预训练是一个明显的两阶段过程.
bert模型全攻略
weixin_37699342的博客
03-31 615
手把手实现bert模型fine tune、转出pb、转出onnx。
MacBERT：重新审视中文自然语言处理的预训练模型（EMNLP的发现）
02-03
MacBERT：重新审视中文自然语言处理的预训练模型（EMNLP的发现）
下载bert的预训练模型并加载训练教程
weixin_45651616的博客
05-15 7054
下载bert的预训练模型
常用预训练模型下载地址
weixin_44012667的博客
05-05 309
https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 几乎所有的常用预训练模型都在这里面 总结下各种模型的下载地址： 1 Resnet: 2 3 model_urls = { 4 'resnet18': &#常用预训练模型下载地址 - Parallax - 博客园。
Hugging Face 无法连接问题
h974508555的博客
10-18 1161
提取码：9KFk 复制这段内容打开「百度网盘APP 即可获取」下载bert-base-uncased。重点放你运行文件的同一级目录。
bert-base-uncased
08-19
Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-uncased‘ 用于解决上述问题的资源包，在github上面下载的下来的。 下载完了解压缩。 之后在项目工程新建一个文件夹，命名为bert-base-uncased 之后把解压缩的文件放到bert-base-uncased文件夹里面，重新运行就可以了。
bert预训练模型下载链接合集
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weixin_39331401的博客
11-29 1万+
做个整理，方便以后找不到的时候重新下载 Google原版bert:https://github.com/google-research/bert brightmart版roberta:https://github.com/brightmart/roberta_zh 哈工大版roberta:https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm Google原版albert[例子]:https://github.com/google-research/ALBERT ...
【自然语言处理】BERT系列模型-详解
2201_75415080的博客
01-16 1646
BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型.BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers.
【AI大模型：技术原理】13、NLP预训练模型技术演进史：从RNN到GPT-4
RickyIT的专栏
06-09 1727
从RNN的蹒跚学步到Transformer的大步流星，从静态词向量的语义启蒙到GPT-4的智能涌现，NLP预训练模型的长征路见证了人类对语言本质的不懈探索。每一次注意力的聚焦，都是对语言规律的一次破译；每一层神经网络的叠加，都是向认知巅峰的一次攀登。 未来，随着神经符号的深度融合、多模态表示的不断进化、绿色计算技术的成熟，预训练模型将不仅是理解语言的工具，更将成为连接感知与推理、贯通数字世界与物理世界的桥梁。这趟技术长征的终点，或许就是人类梦寐以求的通用人工智能——让机器真正理解语言的内涵，进而理解人类的
下载的bert-base-uncased预训练模型的位置
qq_35513205的博客
10-20 3441
公众号：善良的王小宁 编辑：王小宁 本文主要介绍的是bert-base-uncased这个预训练模型，在自动下载以后，他们在存储中所处的位置 不管是linux还是windows，与训练模型的位置都在.cache文件夹下。对于linux来说，这是一个隐藏的文件夹。 windows:一般情况下，在 linux ...
pytorch-model.bin
03-09
pytorch_model.bin
bert-base-uncased 预训练模型
01-12
来自 https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main
[转] bert模型pytorch下载地址
随笔
10-22 963
词向量文本下载： PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = { ‘bert-base-uncased’: “https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt”, ‘bert-large-uncased’: “https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt”, ‘...
BERT、RoBERTa下载地址map
weixin_43301333的博客
12-19 4883
BERT 1.vocab PRETRAINED_VOCAB_ARCHIVE_MAP = { ‘bert-base-uncased’: “https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt”, ‘bert-large-uncased’: “https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased-vocab.txt”,
[转]bert-base-uncased下载地址
随笔
10-27 1692
PRETRAINED_MODEL_ARCHIVE_MAP = { 'bert-base-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased.tar.gz", 'bert-large-uncased': "https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-large-uncased.tar.gz",...
【深度学习】Bert下载和使用（以bert-base-uncased为例）
urge的博客
10-31 3409
红色圈中部分全下，剩下的是对应不同框架的模型。pytorch的代码，就下载pytorch_model.bin（图中标记的地方）。无法连接到 ‘https://huggingface.co’ 来加载此模型，在缓存文件中也找不到它。放置进入代码根目录，如bert_localpath文件夹。将模型下载，离线加载模型。
transformers 使用bert中文模型
junior_programmer的博客
05-23 9964
pytorch 下载 gpu版 pip install torch===1.5.0 torchvision===0.6.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html cpu版 pip install torch==1.5.0+cpu torchvision==0.6.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 中文bert-wwm 模型 下载 中文bert-w
Transformer和BERT看不懂来这里，告诉你他们的前世今生，必能懂
最新发布
07-25
<think>嗯，用户要求详细解释Transformer和BERT的技术原理及发展历程，这需要系统梳理从Transformer到BERT的演进脉络。用户可能正在学习NLP前沿模型，或是准备相关面试，需要深度技术解析。 从引用材料看，用户提供的资料已涵盖关键点：Transformer的编码器-解码器结构、自注意力机制、位置编码；BERT的双向Transformer、Masked LM和NSP任务。但需要更结构化地呈现，并补充技术细节。 首先考虑用时间线梳理发展历程：2017年Transformer诞生解决RNN并行问题，2018年BERT创新性地用MLM实现双向预训练。这个脉络能帮助用户理解技术演进的逻辑。 技术原理部分需要分层解析： - Transformer部分重点讲清自注意力公式$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V $的实际意义，以及多头机制如何增强特征提取 - 位置编码部分用$PE_{(pos,2i)} = \sin(pos/10000^{2i/d_{\text{model}}})$的实例说明如何保留序列信息 - 针对BERT要强调其仅用Transformer编码器，并通过[MASK]技巧解决双向训练难题 注意到用户示例中要求生成相关问题，这需要设计有梯度的思考题：从基础（如自注意力优势）到进阶（如BERT优化策略），最后延伸应用场景，帮助用户巩固知识体系。 特别要注意的是，所有数学公式必须严格按用户要求的格式：行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。例如解释缩放点积注意力时，$\sqrt{d_k}$必须正确包裹，位置编码公式需单独成段显示。</think>以下是对Transformer和BERT的技术原理及发展历程的详细解析，结合关键技术创新点分层说明： --- ### **一、技术发展历程** 1. **2017年：Transformer诞生** - 由Google团队在论文《Attention is All You Need》中提出，**彻底取代RNN/LSTM**成为NLP主流架构 - 核心突破：**自注意力机制**实现并行化训练，解决RNN的长距离依赖问题 - 典型应用：机器翻译（编码器-解码器结构） 2. **2018年：BERT革命** - Google发布**BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）** - 创新点： - 首次实现**双向上下文建模**（传统语言模型仅单向） - 提出**Masked Language Model (MLM)** 预训练任务 - 刷新11项NLP任务记录（如GLUE基准提升7.6%）[^4] 3. **后续演进** - GPT系列（OpenAI）：基于Transformer解码器的单向生成模型 - XLNet：引入排列语言模型解决BERT的预训练-微调差异 - RoBERTa：优化BERT训练策略（更大批次/更长序列） --- ### **二、Transformer核心技术原理** #### **1. 核心结构** ```mermaid graph LR A[输入序列] --> B(嵌入层) B --> C[位置编码] C --> D{编码器堆栈} D --> E[自注意力层] E --> F[前馈网络层] D --> G[输出表示] ``` - **位置编码公式**： $$ PE_{(pos,2i)} = \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right) \quad PE_{(pos,2i+1)} = \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i/d_{\text{model}}}}\right) $$ 其中$pos$为位置，$i$为维度索引，解决**序列顺序丢失**问题[^2] #### **2. 自注意力机制** - **计算过程**： $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ - $Q$（查询）、$K$（键）、$V$（值）由同一输入线性变换得到 - **多头注意力**： 并行多个注意力头，捕获不同子空间特征（如语法/语义信息） #### **3. 编码器-解码器协作** - 编码器输出 → 解码器的K、V输入 - 解码器自注意力层采用**掩码机制**，防止当前位置关注后续词 --- ### **三、BERT核心技术突破** #### **1. 预训练任务创新** - **Masked LM (MLM)**： - 随机遮盖15%的输入词（其中80%替换为[MASK]，10%随机替换，10%保留原词） - 目标：基于上下文预测被遮盖词，如： ``` 输入： "The [MASK] sat on the mat" 预测： "cat" ``` - **下一句预测（NSP）**： 判断两个句子是否连续（如`[CLS] + Sentence A + [SEP] + Sentence B`） #### **2. 模型架构特点** - **纯编码器结构**：仅使用Transformer的编码器堆栈 - **输入表征**： ``` [CLS] 我 喜欢 自然 语言 处理 [SEP] 这是 伟大 的 技术 [SEP] ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ ↑ 分类符 Token嵌入 分割符 ``` - Token嵌入 + 位置嵌入 + 段落嵌入（Segment Embeddings） #### **3. 双向上下文优势** - 传统限制：GPT等模型仅能从左到右编码 - BERT突破：同时利用**左右两侧上下文** ```python # 示例：词义消歧 句子1： "银行[MASK]边有河流" → 预测"旁"（依赖右侧"河流"） 句子2： "他去[MASK]行存钱" → 预测"银"（依赖左侧"存钱"） ``` --- ### **四、关键影响与局限性** 1. **革命性贡献**： - 开启**预训练-微调范式**（Pretrain-Finetune） - 奠定大模型基础架构（如GPT-3、T5） 2. **主要局限**： - **预训练-微调差异**：MLM任务引入的[MASK]标记在微调时不存在 - **计算成本**：Base版需4-16块TPU训练数天 - **生成能力弱**：缺乏解码器，不适用于文本生成 --- ### **技术演进对比表** | 特性 | Transformer (2017) | BERT (2018) | GPT-3 (2020) | |--------------|--------------------|-----------------|-----------------| | **结构** | 编码器-解码器 | 纯编码器 | 纯解码器 | | **训练方式** | 监督学习 | 自监督预训练 | 自回归预训练 | | **上下文** | 双向（编码器） | 完全双向 | 单向（从左到右）| | **典型应用** | 机器翻译 | 文本分类/QA | 文本生成 | ---
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