一文读懂BERT 历史背景 代码github

最新推荐文章于 2024-09-22 22:26:03 发布
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原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jiaowoshouzi/article/details/89073944

该博客链接指向一篇关于BERT的文章，虽未展示具体内容，但推测会围绕BERT展开，涵盖其背景、原理等信息技术相关关键信息，帮助读者理解这一技术。
一文读懂「BERT，Bidirectional Encoder Representations from Transformers」原理
女王の专属领地
01-06 1185
BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。它在问答 (SQuAD v1.1)、自然语言推理 (MNLI) 等各种 NLP 任务中展都超越了目前最先进的结果。BERT 的关键技术创新是将流行的注意力模型 Transformer 的双向训练应用于语言建模。论文的结果表明，双向训练的语言模型比单向语言模型可以更深入地感知语言上下文环境。
一文读懂「Transformer」算法模型
女王の专属领地
01-08 3387
Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制，不采用 RNN 的顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。
深度探索：机器学习中的BERT算法（深度学习中的璀璨明珠）原理及其应用
qq_51320133的博客
04-16 1950
BERT作为深度学习在NLP领域的杰出代表，不仅在当前科研与工业实践中发挥着重要作用，也为未来的自然语言处理技术发展奠定了坚实基础。随着研究的不断深入与技术的持续创新，我们有理由期待BERT及其衍生模型在更多应用场景中大放异彩，持续推动人工智能与人类社会的深度融合。
Bert
FeNGQiHuALOVE的博客
08-29 236
https://blog.youkuaiyun.com/jiaowoshouzi/article/details/89073944
BERT背景介绍——Attention机制
优快云_of_ding的博客
07-22 1505
BERT背景介绍——Attention机制 学习BERT一段时间了，但是还是没搞懂attention是什么，今天再来学习一下。 Attention机制 图片形象化展示了人类在看到一副图像时是如何高效分配有限的注意力资源的，其中红色区域表明视觉系统更关注的目标，很明显对于图片所示的场景，人们会把注意力更多投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置。深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。 在神经网络模型处理大量输入信息
bert简介_首篇严肃的“BERT学”研究，40+ 论文对比，解读 BERT 工作原理
weixin_39665847的博客
12-22 1114
作者 | 张景俊编辑 | 丛 末目前，不管是工业界还是学术界，基于 Transformer 的模型已经广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中，然而很多人依然对这些模型的内部工作机制知之甚少。论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.12327基于此背景，Anna Rogers等人对当前霸占各大NLP任务榜单的 BERT 模型进行了论述，分析了BERT模型工作机理，包括pre-...
bert概述
NeilGY的博客
03-14 674
bert原理：https://terrifyzhao.github.io/2019/02/18/BERT%E5%8E%9F%E7%90%86.html bert代码：https://terrifyzhao.github.io/2019/01/30/%E4%BD%BF%E7%94%A8BERT%E7%94%9F%E6%88%90%E5%8F%A5%E5%90%91%E9%87%8F.html ...
一文读懂「RAG，Retrieval-Augmented Generation」检索增强生成
热门推荐
女王の专属领地
01-20 1万+
检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration），简称RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。它是一个为大模型提供外部知识源的概念，这使它们能够生成准确且符合上下文的答案，同时能够减少模型幻觉。知识的局限性：模型自身的知识完全源于它的训练数据，而现有的主流大模型（ChatGPT、文心一言、通义千问…）的训练集基本都是构建于网络公开的数据，对于一些实时性的、非公开的或离线的数据是无法获取到的，这部分知识也就无从具备。幻觉问题。
一文读懂「LM，Large Model / Foundation Model」大模型
女王の专属领地
02-03 6861
大模型是指具有大量参数的机器学习模型，通常指深度学习模型。首先，大模型这个词是建立在神经网络模型上的。神经网络是一种基于生物学神经系统结构和功能的计算模型，旨在模仿人脑的学习和决策过程该模型由多个神经元组成，这些神经元通过权重连接形成层次结构，通常分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生最终的输出，而隐藏层在这两者之间进行中间处理。神经网络通过学习调整连接权重，从而能够识别模式、进行分类、回归等任务。
一文读懂：大模型RAG
weixin_42029738的博客
06-11 1425
本文概述 RAG 的核心算法，并举例说明其中的一些方法。RAG融合是一个强大的功能，能够提高RAG应用的语义搜索效率。通过使用语言模型生成多个查询并对搜索结果进行重新排序，RAG融合可以呈现更丰富多样的内容，并提供了一个额外的层次，用于调整应用。此外，RAG融合还可以实现自动纠正、节省成本以及增加内容多样性。但是，需要注意一些权衡，比如潜在的延迟问题、自动纠正的挑战以及成本影响。对于依赖常见概念但可能出现内部行话或重叠词汇的应用来说，RAG融合尤其有用。
BERT模型
wangzaojun的博客
05-15 620
在BERT出现之前，大多数NLP模型使用的是单向的语言模型（如LSTM或GRU），它们只能从左到右（或从右到左）处理文本。掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）： 在预训练过程中，BERT会随机掩盖输入文本中的一些单词，并要求模型根据上下文预测被掩盖的单词。BERT是NLP领域的一个重要突破，它通过双向Transformer架构和强大的预训练机制，在许多任务上取得了显著的性能提升。迁移学习：通过预训练和微调，可以在不同任务上取得很好的性能。2. Transformer架构。
Bert模型-自然语言处理中的预训练技术发展史
糖葫芦君的博客
04-18 3146
为什么Bert最近很火？ 其实Bert并没有重大的理论或者模型创新，创新并不算大。主要原因是效果太好了，刷新了很多NLP任务的最好性能，有些任务还被刷爆了。另外一点是Bert具备广泛的通用性，绝大部分的NLP任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果。 NLP中的预训练过程发展历史 要将NLP中的预训练，首先要从图像领域的预训练说起。预训练过程是图像或者视频领域的一种比较常规的做法，这种做法很有...
谷歌最强NLP模型BERT官方代码来了！GitHub一天3000星
古月哲亭
06-07 5337
新智元报道 来源：GitHub作者：Google Research 编辑：肖琴【新智元导读】谷歌AI团队终于开源了最强NLP模型BERT的代码和预训练模型。从论文发布以来，BERT在NLP业内引起巨大反响，被认为开启了NLP的新时代。BERT的官方代码终于来了！昨天，谷歌在GitHub上发布了备受关注的“最强NLP模型”BERT的TensorFlow代码和预训练模型，不到一天时间，已经获...
Bert的发展
心之所向
06-18 665
站在BERT肩膀上的NLP新秀们（PART I） 站在BERT肩膀上的NLP新秀们（PART II） 站在BERT肩膀上的NLP新秀们（PART III） 吹一波师兄的MASS！！！
bert今生前世全总结
vivian_ll的博客
11-25 1365
一、Bert简介 谷歌AI实验室的BERT深刻影响了NLP的格局。 BERT之后，许多NLP架构、训练方法与语言模型如雨后春笋般涌现，比如谷歌的TransformerXL、OpenAI’s GPT-2、 XLNet、ERNIE2.0、 RoBERTa等。 BERT团队对该框架的描述： BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transfor...
BERT简述
m0_37565948的博客
12-27 2774
本文从词嵌入出发，一步步介绍Bert出现的背景，故文章前一部分的介绍可能与Bert的相关性不强，但是必不可少。 1、词向量        词向量一直是领先的NLP模型处理语言的主要能力。Word2Vec、Glove等方法已广泛应用于此类任务。让我们先回顾一下如何使用它们。         对于要由机器学习模型处理的单词，它们需要以某种数字形式表示，以便模型可以在其计算中使用。Word2Vec...
首篇严肃的“BERT学”研究，40＋论文对比，解读 BERT 工作原理
古月哲亭
05-23 885
首篇严肃的“BERT学”研究，40＋论文对比，解读 BERT 工作原理 2020 目前，不管是工业界还是学术界，基于 Transformer 的模型已经广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中，然而很多人依然对这些模型的内部工作机制知之甚少。 论文链接：https://arxiv.org/abs/2002.12327 ...
【知识总结】预训练语言模型BERT的发展由来
YanqiangWang的专栏
08-19 691
语言模型 语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布： 通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言(根据文本出现的概率)： 函数P的核心在于，可以根据上文预测后面单词的概率(也可以引入下文联合预测)。 其中一种很常用的语言模型就是神经网络语言模型。 神经网络语言模型NNLM： 给定上文的单词，利用神经网络来预测当前位置的单词。即最大化： ...
BERT的代码实现
Hiweir的博客
09-22 1461
由于前馈网络的ffn_num_outputs = num_hiddens,没有初始化传入#__init__()里面的参数，是创建类的时候传入的参数#token_embeddings层#segment_embedding层 (传入两个句子，所以第0维为2)#pos_embedding层 :位置嵌入层是可以学习的, 用nn.Parameter（）定义可学习的参数#设置Encoder_block的数量。
一文读懂Transformers框架和原理
最新发布
05-17
### Transformers框架的原理 Transformers框架的核心基于Transformer架构，这是一种由Vaswani等人于2017年提出的神经网络模型[^4]。该架构主要分为两个部分：Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。然而，在实际应用中，某些变体可能仅使用其中一个部分。 #### 输入表示 对于像BERT这样的模型，其输入是由三种嵌入向量相加构成的：Token Embeddings、Positional Embeddings以及Segment Embeddings[^1]。这种组合允许模型不仅学习单词的意义及其位置关系，还能区分不同句子片段间的差异。 #### 架构组成 - **自注意力层**：这是Transformer的关键创新之一，它让模型可以关注到输入序列的不同部分，从而捕捉更丰富的语义信息[^3]。 - **前馈神经网络**：应用于每一个位置上的独立转换操作，增加了表达能力。 - **归一化与残差连接**：通过加入这些技术来改善深层结构的学习效果并防止梯度消失问题的发生[^3]。 ### 使用教程 要开始使用Transformers库来进行自然语言处理任务，可以从安装Hugging Face提供的`transformers`包入手： ```bash pip install transformers ``` 加载预训练好的模型非常简便，比如下面是如何加载BERT用于分词的例子: ```python from transformers import BertTokenizer, TFBertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="tf") outputs = model(inputs) print(outputs.last_hidden_state) ``` 这段代码展示了如何初始化一个BERT tokenizer 和对应的TF (TensorFlow) 版本的 BERT 模型，并对一句话进行了编码得到隐藏状态作为输出。 ### 实战案例 - 计算词语相似度 如果想探索词汇间的关系，则可以通过Word Embedding实现这一点。这里给出一段简单的Python脚本来展示这一过程[^5]: ```python from gensim.models import KeyedVectors # 加载Google News pre-trained vectors word_vectors = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) similar_words = word_vectors.most_similar('king', topn=5) for w,score in similar_words: print(f"{w}: {score}") ``` 此示例说明了如何利用预先训练好的谷歌新闻数据集中的词向量找到最接近给定单词的概念。
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