超级会员免费看
本文深入解析BERT模型，探讨其双向Transformer编码器结构，预训练与微调过程，以及在NLP任务中的应用。BERT在预训练时采用Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)，并利用大规模文本数据进行训练。在微调阶段，BERT适用于多种自然语言理解任务，如问答、情感分析等。此外，文章还分享了预训练和微调的注意事项及代码示例。
Bert：Bidirectional Encoder Representations from Transformers
Transformer中双向Encoder表达学习。BERT被设计为通过在所有层中对左右上下文进行联合调节，从未标记文本中预训练深度双向表示。预训练的BERT模型可以通过仅一个额外的输出层进行微调，从而为广泛的任务创建最先进的模型。Bert paper
借鉴CV中的大规模预训练然后进行迁移学习就能得良好的效果，因此BERT也是两部分，预训练，然后微调。在预训练中，模型在不同任务无标签的数据上进行。微调则是以预训练的参数进行初始化，然后再用下游任务有标签的数据进行训练。每个下游任务都有各自微调的模型，尽管他们初始化时用的同样预训练参数。如下则是示例：
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
