transformer及BERT深入理解

最新推荐文章于 2025-07-06 10:28:21 发布
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深入理解Transformer：BERT和GPT的神奇之旅
AI天才研究院
12-30 1621
自从2017年的“Attention is all you need”一文发表以来，Transformer架构已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流架构。Transformer的出现使得深度学习模型从传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）逐渐转向自注意力机制（Self-Attention）和并行计算，从而实现了巨大的性能提升。
Transformer 与 BERT：技术原理及概念，优势和限制比较
AI天才研究院
06-24 6910
Transformer 和 BERT 的工作原理都基于自注意力机制。自注意力机制是指模型可以自动地关注序列中的某些元素，并在处理每个元素时考虑它们之间的关联。这种关联可以通过将序列映射到低维空间，然后使用注意力机制来确定每个元素的重要性。在 Transformer 和 BERT 中，注意力机制用于计算序列中的每个元素的相对重要性，并在处理每个元素时生成一个输出序列。Transformer和BERT是自然语言处理领域中两个非常重要且广泛应用的模型。它们都基于注意力机制，但在一些方面具有不同的优势和限制。
Transformer、BERT学习笔记
lch的博客
02-20 527
目录TransformerBERT题目 Transformer BERT 题目 Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 下载链接
手撸Transformer
qq_43042024的博客
11-01 2533
Transformer 关于Transformer的理论学习：Transformer详解 本文的源代码地址：Transformer代码地址 Colab实验地址：Colab 0. 架构图 1. 数据准备 import torch import numpy as np import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.utils.data as Data # Encoder_input Decode
最简单、通俗地理解GPT的Transformer架构：从零开始编写 Transformer
2301_78285120的博客
12-09 546
模型参数 w：w1、w2，b：b，设了初始值# 设置要求计算梯度# 线性回归模型：定义 torch.mm(X, w) + b，mm是矩阵乘法（m：multiply缩写）# 定义损失函数：y_pred=预测值、y=真实值，最简单的 平方误差# 定义梯度下降算法：sgd# params是参数（data 是参数值、grad 是梯度值），lr是学习率，batch是数量# 为什么要除batch？因为这个梯度值，是在batch个数据上累加算的# 注意这里更改param时用的param.data。
教你手撸Transformer
dllsy61的博客
08-04 426
一个手把手的教程，教你从零实现Transformer
基于 pytorch 的手写 transformer + tokenizer
大家好~我是SP_FA~
03-17 2923
纯手工分模块实现一个 transformer 模型
Transformer & Bert.zip
06-17
通过学习这些资源，你可以深入理解Transformer的工作原理，掌握如何构建和训练BERT模型，以及如何将它们应用到实际的NLP任务中，例如文本分类、问答系统、情感分析等。对于想在NLP领域提升自己的人来说，这是一个...
【LLM第7篇】transformer跟bert、gpt、大模型的联系
凝眸伏笔的博客
05-29 3460
上一篇讲了transformer的原理，接下来，看看它的衍生物们。Transformer基本架构Transformer模型主要由两部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器负责处理输入序列，将其转换为一系列内部表示；解码器则根据这些内部表示生成输出序列。编码器和解码器都由多个相同的层堆叠而成，每层包括自注意力机制和全连接前馈两个子层，子层之间采用残差连接和层归一化技术。
精选资源
\自然语言处理大模型面试八股：Transformer与BERT关键技术解析及应用大模型面试中
04-17
使用场景及目标：①帮助读者掌握BERT和Transformer的核心原理，如Self-Attention、Layer Norm、Position Embedding等；②指导读者在大模型训练中如何选择领域数据、缓解通用能力遗忘、选择合适的基座模型进行SFT操作...
从手撸机器翻译 学习原味Transformer
weixin_42432619的博客
09-27 388
项目目标：目前Transformer凭借着其强大的性能成为机器翻译的主流方法之一。因此，本项目旨在调研综述目前基于Transformer的机器翻译的现状。然后基于Pytorch框架搭建一个Transformer的Baseline网络，同时在数据方面基于CMN中英文口语双语句对数据集进行汉语分词与词典建立，最后对Transformer进行训练。 （由于可以计算资源仅有GTX1050Ti，算力有限，仅能抽取少量数据进行训练，故其泛化能力有限，故本报告更多强调实现原理及其可行性） 基于Encode-Dec
从0开始实现Transformer
最新发布
和大家一起涨芝士
07-06 917
本文深入剖析Transformer核心组件，从零实现完整模型。首先介绍位置编码(Positional Encoding)的正余弦公式实现，通过矩阵运算将位置信息注入词嵌入。其次详解缩放点积注意力(Scaled Dot-Product Attention)的计算流程，包括QKV矩阵运算、掩码处理和Softmax权重分配。最后解析多头注意力机制(Multi-Head Attention)的并行计算架构，实现不同注意力头的信息捕获。文章配套代码示例和流程图解，帮助读者从理论到实践全面掌握Transformer实现
从零开始手搓transformer
weixin_48047941的博客
02-14 1530
依照论文自顶向下从零开始实现完整的transformer架构
小黑手撕transformer 1
qq_37418807的博客
09-15 1130
transformers中的encoder和decoder在各种论文的复现中，各种调包与封装总是整得让我一头雾水，在这里将代码中结构抽象一下，由下至上依次以最简化的形式抽象出来,分析每一个模块的输入输出的维度。 transformers整体结构 导包: import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import math,copy,time from torch.autograd
transformer细节
hellozhxy的博客
06-07 799
因此对于每一个查询语句Q，我们取出。
Transformer从菜鸟到新手(五)
日积月累，天道酬勤
01-09 1596
本文介绍如何利用PyTorch进行多GPU并行训练。
Transformer详解（李沐大神文字版，干货满满！）
qq_42068614的博客
03-09 6582
使用图和文字记录下了李沐大神的Transformer论文逐段精度视频，方便大家后续快速复习。
手撕Transformer！！从每一模块原理讲解到代码实现【超详细！】
热门推荐
xiaoh_7的博客
07-01 2万+
最近有空，把Transformer的每模块的原理和实现过程仔细看了一遍，记录下来，方便有需要的时候查看。
手搓Transformer代码（简易版）复现
qq_50374797的博客
06-06 2311
Transformer 架构中的一个关键组件，可以用于编码器（Encoder）的自注意力（Self-Attention）、解码器（Decoder）的掩蔽自注意力（Masked Self-Attention）以及编码器-解码器（Encoder-Decoder）的注意力机制。，其中包含了多个句子，每个句子都是一个包含三个字符串的列表：中文句子（编码器输入）、带有开始符号的英文句子（解码器输入）、以及英文句子（解码器输出）。中的每个句子，并将每个句子的单词转换成对应的数字。，其中包含了三对中文到英语的句子。
BERT与Transformer技术深入解析及大模型应用策略
BERT与Transformer在大模型训练及优化的应用： 1. 领域数据选择：在大模型训练中，选择合适的数据集至关重要。领域数据可以帮助模型更好地理解特定任务和领域知识，提高模型的适应性和泛化能力。 2. 缓解通用能力...
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