掩码语言模型(Masked Language Model)mlm

weixin_ry5219775

于 2020-05-10 00:15:11 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://www.lizenghai.com/archives/66182.html

本文深入解析Transformer架构及其在自然语言处理中的应用，包括Mask机制、Seq2Seq模型以及BERT预训练模型的工作原理。通过源码分析，理解如何利用Transformer提升语言理解能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

https://www.cnblogs.com/anai/p/11645953.html
bert 论文

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从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask
https://zhuanlan.zhihu.com/p/69106080

深度学习 — > NLP — >Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44121378
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32544778
https://blog.youkuaiyun.com/qq_33876194/article/details/98943383

https://zhuanlan.zhihu.com/p/93061413

[# Transformer 源码中 Mask 机制的实现
GPT解读（论文 + TensorFlow实现）

BERT源码分析（PART III）
Bert系列（三）——源码解读之Pre-trainhttps://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c

https://www.jianshu.com/p/ff43575ab2b0

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