BERT结构

最新推荐文章于 2025-06-27 16:49:00 发布
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#自然语言处理

博客提及自然语言处理，先展示两张图，具体细节后续补充。

先上两张图，具体细节有待后面补充

 

BERT模型主体架构图（多图理解）
weixin_43178406的博客
12-29 2万+
本文主要介绍了BERT模型主体架构图（多图理解），希望能对学习bert的同学有所帮助。 文章目录 1. 总架构图 2. 其他图
BERT(二)--论文理解：BERT 模型结构详解
09-22 5781
1. 整体结构 2. 输入处理 3. 输出处理 3.1 nsp 3.2 predict
【万字详解】BERT模型总体架构与输入形式、预训练任务、应用方法
javatiange的博客
04-21 1611
简单来说，对比学习（Contrastive Learning）的损失函数会自动调整模型参数，使模型对正样本对（Positive Pair）的两个句子输出向量间的距离越近越好，对负样本对（Negative Pair）的距离越远越好，而这正是大家想要BERT模型达到的目标：语义相似的句子输出向量距离近，语义不相似的句子输出向量距离远。其次，模型需要保证在预测开始或结束位置的时候，该位置的概率大于一个阈值（这个值的计算可以查看BERT原论文的4.3节），如果不满足上述某一条约束则不输出任何答案。
用通俗易懂的方式讲解：图解 BERT 架构
2201_75499313的博客
01-20 1万+
如果你还没有理解，可以翻阅看一下。今天本文将从BERT的本质、BERT的原理、BERT的应用三个方面，带您一文搞懂Bidirectional Encoder Representations from Transformers | BERT。
BERT架构详解
最新发布
m0_60610428的博客
06-27 2322
BERT架构详解。
Bert 结构理论 笔记 Bert理解
机器学习专栏
04-09 3138
Bert理解 Attention Attention函数的本质可以被描述为一个查询（query）到一系列（键key-值value）对的映射 在计算attention时主要分为三步，第一步是将query和每个key进行相似度计算得到权重，常用的相似度函数有点积，拼接，感知机等；然后第二步一般是使用一个softmax函数对这些权重进行归一化；最后将权重和相应的键值value...
BERT结构图xiazai
03-20
这样用户就能系统地找到并下载所需的BERT结构图了。</think>### 如何下载 BERT 模型架构图？ #### 方法 1：通过原始论文获取 BERT 的原始论文 *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for ...
基于BERT的机器翻译模型开发详解.pdf
08-09
接着，**模型构建**涉及到选择合适的模型结构。在这个案例中，预训练的BERT用作Encoder，它能捕捉输入语言的语义信息。Decoder则采用Transformer架构进行目标语言的生成。在Encoder和Decoder之间加入Attention层，有...
bert结构图、
03-12
对于具体的结构细节，在最底层的是 Embedding 层，负责将输入的文字转换成数值化的表示形式。这部分不仅包括单词级别的 embedding，还包括位置 embeddings 和 segment embeddings 来帮助模型识别不同的句子以及它们...
BERT原理和结构详解
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u011412768的博客
08-14 9万+
目录 1. 模型输入 2. 网络结构 2.1 Self-Attention Layer 2.2 Layer Normalization 3. 模型预训练 3.1 训练任务 3.2 模型训练设置 4. 总结 4.1 模型特点 4.2 可优化空间 5. Reference 1. 模型输入 在BERT中，输入的向量是由三种不同的embedding求和而成，分别是： wordpiece embedding：单词本身的向量表示。WordPiece是指将单词划分成一组有限的公共子词单元，
BERT结构及原理
ywm_up
11-12 4043
文章目录BERT 结构BERT 输入输出特征BERT 预训练任务任务一、Masked LM 掩码语言模型1. BERT 为什么需要预训练任务 Masked LM ？2. masked LM 怎么做？任务二、Next Sentence Prediction 下一句预测1. 为什么要进行下一句预测？2. 下一句预测怎么做？BERT fine-turning 微调1. 为什么 BERT 需要 fine-turning？2. 如何进行 fine-turing？BERT 损失函数BERT优缺点面试问题1. BERT
Bert 结构详解
frank_zhaojianbo的博客
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Bert 结构详解 1 Bert 模型结构 图1，我们导入bert 14 分类model，并且打印出模型结构。 https://blog.youkuaiyun.com/frank_zhaojianbo/article/details/107547338?spm=1001.2014.3001.5501 图 2 是BertForSequenceClassification 模型的结构，可以看出 bert Model 有两大部分组成，embeddings 和 encoder。上面我们已经介绍过了transformer，B
# BERT架构及详解
m0_72829651的博客
04-02 1827
双向语境建模：超越传统单向模型的语义理解能力预训练范式：降低NLP任务门槛，提升模型泛化性模型轻量化：如知识蒸馏（DistilBERT）多模态融合：结合视觉、语音信息持续学习：动态更新模型知识附录：架构图建议使用Lucidchart绘制，可参考本文描述构建可视化示意图。
BERT结构知识整理
weixin_43918046的博客
11-30 4645
BERT结构知识整理 1 bert介绍 ​ 全称叫Bidirectional Encoder Representation from Transformers，也就是来自于transformer的双向编码表示。bert模型有轻量级和重量级，轻量级是纵向连接了12个transformer的encoder层，重量级是纵向连接了24个transformer的encoder层，注意是transformer的encoder层，没有decoder层。所以模型的内部结构没有很大创新，模型的主要创新点是在预训练任务pre-
BERT模型的结构，特点和实践
dream6104的专栏
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基于bert和pytorch的文本相关性实践一、背景介绍二、预训练模型bert三、准备建模1. 数据准备2. 预处理输入输出3. 模型搭建、损失函数选择4. 模型评估四、总结二级标题合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式 一、背景介绍 二、预训练模型bert 三、准备建模 1. 数据准备 2. 预处理输入输出 3. 模型搭建、损失函数选择 4. 模型评估 四、总结 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章
BERT的结构与输出详解
sdsasaAAS的博客
10-23 3880
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【大模型学习】BERT架构
2301_82275412的博客
07-22 3496
我们引入了一种新的语言表示模型，名为 BERT，它是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的缩写。与最近的语言表示模型不同，BERT旨在通过在所有层中联合条件化左右文本来预训练深度双向表示。因此，预训练的BERT模型可以使用一个附加输出层进行微调，从而为各种任务创建最先进的模型，例如问答和语言推理，而无需显着修改针对特定任务的架构。BERT的概念非常简单且经验上功能强大。它在11项自然语言处理任务上实现了新的最佳结果。
超详细BERT介绍（一）BERT主模型的结构及其组件
gg7894125的博客
06-21 1万+
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型。 一经推出便席卷整个NLP领域，带来了革命性的进步。 从此，无数英雄好汉竞相投身于这场追剧（芝麻街）运动。 只听得这边G家110亿，那边M家又1750亿，真是好不热闹！ 然而大家真的了解BERT的具体构造，以及使用细节吗？ 本文就带大家来细品一下。 前言 本系列文章分成三篇介绍BERT，本文主要介绍BERT主模型（BertModel）的结构
一文读懂bert结构。
YI_SHU_JIA的博客
12-27 6400
BERT的结构介绍
bert结构
03-17
### BERT模型结构详解 #### 1. 整体架构设计 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer编码器的深度双向语言表示模型[^3]。它由多个堆叠的Transformer层组成，每一层都利用自注意力机制捕获输入序列中的上下文关系。 整体来看，BERT的核心在于其双向性，这种特性使其能够在训练过程中充分利用左侧和右侧的信息，从而生成更丰富的语义表示[^2]。 --- #### 2. 输入处理 在实际应用中，BERT接收的是经过特殊标记化的文本作为输入。具体来说，输入被转换成一系列token嵌入向量的形式，并附加位置嵌入以及分段嵌入： - **Token Embedding**: 将单词映射到高维空间中的稠密向量。 - **Positional Embedding**: 提供词序信息，因为原始Transformer并不具备捕捉顺序的能力。 - **Segment Embedding**: 当前句与下一句之间的区分标志，用于支持Next Sentence Prediction (NSP)任务。 最终，这三个部分相加得到完整的输入表示[^4]。 --- #### 3. 特征选择/学习模块 特征提取主要依赖于多头自注意力机制（Multi-head Self-Attention Mechanism），这是Transformer架构的关键组成部分之一。通过计算不同头部的关注权重分布，模型可以动态聚焦于句子的不同片段，进而实现复杂的模式匹配功能。 此外，在预训练阶段引入了两种创新性的目标任务——掩码语言建模（MLM, Masked Language Model）和下一句预测（NSP, Next Sentence Prediction）。其中，MLM随机遮蔽一定比例的tokens，让网络尝试恢复原貌；而NSP则判断两句话是否连续出现，以此增强跨句理解能力。 --- #### 4. 输出模块 ##### 4.1 NSP任务模块 Pooler 对于某些涉及篇章级推理的任务而言，仅依靠单个词语层面的理解可能不够充分。因此，BERT额外设置了pooler组件专门负责抽取整个句子的整体表征。该操作通常是取[CLS] token对应的隐藏状态作为全局描述符参与下游分类决策过程。 ##### 4.2 MLM任务输出模块 至于具体的词汇重建工作，则交给了线性变换后的softmax函数完成概率分配估计。即给定某个mask位点处候选字典大小范围内的所有可能性数值后，选取最大似然对应的那个选项视为最佳猜测结果。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "Replace me by any text you'd like." encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') output = model(**encoded_input) print(output.last_hidden_state.shape) ``` 上述代码展示了如何加载预训练好的BERT模型并对一段文字进行编码获取最后一层隐含态张量尺寸情况。 --- ### 总结 综上所述，BERT凭借独特的双方向建模思路及其精心设计的两大辅助训练手段，在自然语言处理领域取得了显著成就。不仅限于此理论框架本身的价值所在，更重要的是启发了一系列后续改进版本相继问世，共同推动着AI技术向前发展步伐加快。
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