大型语言模型，第 1 部分：BERT

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分类专栏： 人工智能综合 神经网络和深度学习专栏 NLP到ChatGPT专题 文章标签： 语言模型 bert 人工智能
于 2023-09-07 08:53:27 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gongdiwudu/article/details/132726327
本文介绍了BERT模型，它是基于Transformer的双向编码器，擅长构建文本表示。BERT通过预训练和微调解决NLP任务，包括遮罩语言建模和自然语言推理。文章详细讨论了BERT的输入标记化、嵌入过程、预训练和微调策略，以及其在句子对分类、问答任务和单句分类等下游任务中的应用。

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一、介绍

        2017是机器学习中具有历史意义的一年，当变形金刚模型首次出现在现场时。它在许多基准测试上都表现出色，并且适用于数据科学中的许多问题。由于其高效的架构，后来开发了许多其他基于变压器的模型，这些模型更专注于特定任务。

    

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大型语言模型：SBERT — Sentence-BERT
gongdiwudu的专栏
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Transformer在 NLP 方面取得了进化进步，这已经不是什么秘密了。基于转换器，许多其他机器学习模型已经发展起来。其中之一是BERT，它主要由几个堆叠的变压器编码器组成。除了用于情感分析或问答等一系列不同的问题外，BERT在构建词嵌入（表示词的语义含义的数字向量）方面也越来越受欢迎。
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06-03 1217
BERT, 即Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。它通过在大量未标注文本上进行预训练，学习到语言的深层语义表示，然后在特定的自然语言处理任务上进行微调，从而达到或超越了人类在多项NLP任务上的表现。BERT的创新之处在于其双向的编码方式和Transformer架构的使用，这使得模型能够理解上下文中的词语关系，而不仅仅是单向的序列信息。
大语言模型原理与工程实践：Encoder 的代表：BERT
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06-13 768
1. 背景介绍 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解和处理人类语言。在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它是指对语言的概率分布进行建模的数学模型。语言模型可以用于很多NLP任务，如语音识别、机器翻译、文本分类等。 近年来，深度学习技术的发展使得语言模型的性能得到了极大的提升。其中，大语言模型（L
深度学习速通系列:Bert模型vs大型语言模型（LLM）
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09-01 1745
选择使用Bert模型、LLaMA模型或ChatGLM模型等大型语言模型（LLM）时，应根据具体的应用场景、任务需求、资源限制和预期目标来决定。
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。在BERT出现之前，自然语言处理（NLP）领域主要依赖于基于规则的方法、统计方法和深度学习方法。这些方法虽然在特定任务上取得了不错的效果，但在处理语言的复杂性和语境理解上存在局限性。例如，传统的词嵌入如Word2Vec和GloVe，它们在处理多义词时效果不佳，因为它们为每个词生成一个固定向量，无法捕捉到词在不同语境下的不同含义。
自然语言处理之语言模型：BERT：深度学习与自然语言处理
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06-03 938
RoBERTa（Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是BERT的一个优化版本，由Facebook AI Research和Salesforce共同开发。RoBERTa通过改进预训练过程中的数据清洗、动态掩码策略、更长的训练序列长度以及去除了BERT中的NSP（Next Sentence Prediction）任务，从而在多个自然语言处理任务上取得了更好的性能。DistilBERT是BERT的一个轻量级版本，由Hugging Face开发。
大规模预训练语言模型：BERT与GPT争锋
AI大模型应用之禅
05-27 1039
1. 背景介绍 近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。其中，预训练语言模型（pre-trained language models）扮演了一个关键角色。BERT和GPT系列模型分别代表了 transformers架构的进步和强大的预训练能力。 BERT（Bidirectional Encoder Represen
自然语言处理之语法解析：BERT模型的微调技巧
zhubeibei168的博客
10-24 1117
情感分析是自然语言处理中的一项重要任务，旨在识别和提取文本中的情感信息。使用BERT模型进行情感分析的微调，可以显著提高模型在特定任务上的性能。本案例将展示如何使用BERT进行情感分析的微调，包括数据预处理、模型加载、训练和评估。命名实体识别（NER）是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。使用BERT进行NER的微调，可以利用其强大的语义理解能力，提高实体识别的准确性。在自然语言处理（NLP）领域，BERT模型的微调是将预训练模型适应特定任务的关键步骤。
自然语言处理之语言模型：BERT：BERT在语义理解中的应用
zhubeibei168的博客
06-03 647
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