BERT系列模型

最新推荐文章于 2025-04-30 16:22:47 发布
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分类专栏： 大模型 人工智能 文章标签： bert 人工智能 深度学习
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BERT系列模型

1 BERT模型介绍

1.1 BERT简洁

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.
  • BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类, 并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现. 包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%), MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%). 成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就.

1.2 BERT架构

总体架构: 如下图所示, 最左边的就是BERT的架构图, 可以很清楚的看到BERT采用了Transformer Encoder block进行连接, 因为是一个典型的双向编码模型.
在这里插入图片描述

从上面的架构图中可以看到, 宏观上BERT分三个主要模块.

  • 最底层黄色标记的Embedding模块.
  • 中间层蓝色标记的Transformer模块.
  • 最上层绿色标记的预微调模块.
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