BERT的前世今生

最新推荐文章于 2024-07-19 15:11:46 发布
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分类专栏： NLP 文章标签： 自然语言处理
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/266207139
版权
BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)及其发展史
Raina_qing的博客
05-30 2665
BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers) 文章参考了比较多博客，直接想了解bert的，可以直接看 2.Bert细则 文章目录BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)1. word2vec，ELMo，BERT亮点与区别1.1 发展史word2vec——>ELMoELMo——>BERT1.2. Elmo优点不足1.3. Bert特点1.4.
预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
2401_86940371的博客
08-31 1865
目录Bert 最近很火，应该是最近最火爆的 AI 进展，网上的评价很高，从模型创新角度看一般，创新不算大。但是架不住效果太好了，基本刷新了很多 NLP 的任务的最好性能，有些任务还被刷爆了，这个才是关键。另外一点是 Bert 具备广泛的通用性，就是说绝大部分 NLP 任务都可以采用类似的两阶段模式直接去提升效果，这个第二关键。客观的说，把 Bert 当做最近两年 NLP 重大进展的集大成者更符合事实。
【NLP修炼系列之Bert（一）】Bert的前世今生-理论篇
zenRRan的博客
02-20 510
来自：布尔NLPer引言之前的文章和大家详细的介绍了静态的词向量表示word2vec理论加实战，但是word2vec存在一个很大的问题，由于是静态词向量所以无法表示一词多义，对于每个词只能有一个固定的向量表示，今天我们来介绍一个给NLP领域带来革新的预训练语言大模型Bert，对比word2vec和Glove词向量模型，Bert是一个动态的词向量语言模型，接下来将带领大家一起来聊聊Bert的前世今生...
bert今生前世全总结
vivian_ll的博客
11-25 1283
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的发展
心之所向
06-18 641
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！！！
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
11-19
从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史，用于资料备份，便与查阅。
大模型的前世今生
mama19971023的博客
07-19 2421
在本文中，通过深入浅出的方式，为读者提供了对大模型技术全面而深入的理解，同时也强调了理性看待大模型的重要性。为什么要聊这个话题？
超50篇论文串联起从VQA到多模态预训练大模型的前世今生—Part 2
Paper weekly
05-21 2197
作者信息王军杰粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA研究院）实习研究博士生清华大学2021级客座学生、早稻田大学博士生（指导老师：杨余久、酒井哲也）总体结构● VQA任务是什么●介绍之前的模型和方法● 欢迎来到Transformer的时代2019：尝试多模态表征2020：拥抱多模态表征2021：统一构架的探索● 下游任务（VQA等）● 更多其他有趣的论文本Part 2主要...
南京航空航天大学李丕绩教授做的464页PPT《ChatGPT的前世今生》
04-18
《ChatGPT的前世今生》是由南京航空航天大学的李丕绩教授精心制作的一份464页的PPT，深入探讨了人工智能领域的热门话题——ChatGPT。这份详尽的讲义涵盖了从人工智能的基础概念到ChatGPT的最新进展，为读者提供了...
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 2930
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...
NLP发展历程-bert详解
woshiliulei0的专栏
04-26 3629
ERT优点 Transformer Encoder因为有Self-attention机制，因此BERT自带双向功能 因为双向功能以及多层Self-attention机制的影响，使得BERT必须使用Cloze版的语言模型Masked-LM来完成token级别的预训练 为了获取比词更高级别的句子级别的语义表征，BERT加入了Next Sentence Prediction来和Masked-...
Bert演变总结
沈春旭的博客
11-03 839
自然语言处理中的RoBERTa模型：BERT的进化
AI天才研究院
01-21 4854
1.背景介绍 在自然语言处理(NLP)领域，BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它在多种NLP任务中取得了显著的成功。然而，随着数据规模和模型复杂性的增加，BERT在某些任务中的性能并没有达到预期。为了解决这个问题，RoBERTa(A Robustly ...
从word2vec到bert：NLP预训练模型发展史
abcdefg90876的博客
09-26 1678
自然语言处理Author：张俊林转自：深度学习前沿笔记 知乎专栏原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 本...
史上最小白之Transformer详解
热门推荐
Tink1995的博客
03-27 34万+
1.前言 博客分为上下两篇，您现在阅读的是史上最小白之从Attention到Transformer详解(下) 上篇博客地址：史上最小白之从Attention到Transformer详解(上) 在上篇中我们已经介绍了Encoder-Decoder，Attention机制，self-Attention，今天就来一起看看近两年大火的Transformer。 2.Transformer 原理 2.1 Tr...
BERT家族进化史：10大变体，如何选择最适合你的NLP利器？
java专栏
05-16 1072
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）自问世以来，凭借其在多项NLP任务上的卓越表现，迅速成为自然语言处理领域的重要里程碑。本文将深入探讨BERT家族的几个关键变体，包括它们的设计理念、技术改进以及在实际应用中的不同场景，同时辅以代码示例，让你对BERT及其变体有更直观的理解和掌握。
BERT 模型是什么
一览无遗
01-08 1686
BERT（代表 Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 于 2018 年开发的开源模型。这是一项雄心勃勃的实验，旨在测试所谓的 Transformers（一种创新的神经架构，由谷歌研究人员在 2017 年的著名论文《注意力是你所需要的一切》中提出）在自然语言 （NLP） 任务上的性能。BERT成功的关键在于其变压器架构。在 Transformer 出现之前，对自然语言进行建模是一项非常具有挑战性的任务。
大白话Bert-掌握最前沿Embedding结构
05-06
讲解Bert的与训练和微调过程，并通过实例讲解Bert的代码应用过程课程： 资料： 代码：
BERT是怎样炼成的--词向量发展史
miangangzhen的博客
12-28 4116
基本原理和特性 词向量 预训练词向量对于很多计算机语言模型至关重要。如何得到优质的词向量是非常热门的研究主题。 什么是好的词向量？ 反映出语义和语法的复杂特征 适应不同上下文进行变换 历史回顾-如何用向量表示词语？ one hot vector 有序词典V，包括n个单词。 每一个单词用长度为n的向量表示。这个向量仅于单词在V词典中索引序号位置为1，其余位置为0。这是一种非常稀疏的向量。 缺点：...
transformer前世今生
最新发布
03-15
### Transformer模型的历史发展 Transformer模型最初由Vaswani等人于2017年提出，作为一种全新的神经网络架构设计用于解决自然语言处理（NLP）任务中的序列建模问题[^1]。该模型摒弃了传统基于循环神经网络（RNN）的设计思路，转而采用自注意力机制（Self-Attention Mechanism），从而显著提升了训练效率和性能表现。 随着研究的不断深入，多种改进版和变种模型相继问世。例如BERT、GPT系列等预训练语言模型进一步推动了Transformer的应用边界，使其不仅限于文本领域，还扩展到了多模态数据处理等领域[^2]。这些进步标志着大模型从单一功能向多功能方向演进的重要趋势。 ### Transformer模型的主要应用场景 #### 自然语言处理 在自然语言处理领域，Transformer已经成为主流框架之一。无论是机器翻译还是情感分析等具体任务上均取得了优异成绩。特别是大规模预训练加微调策略的成功应用，使得下游任务效果得到极大改善[^3]。 #### 语音信号处理 除了文字之外，在声音层面同样可以看到Transformer的身影。它凭借强大的并行计算特性和对长时间跨度特征的有效提取能力，在自动语音识别(ASR)等方面超越了许多经典方法。实验数据显示相对于常规使用的LSTM-RNN结构而言，使用Transformers可以带来大约百分之十五左右更高的精确度增益[^4]。 ```python import torch.nn as nn class SimpleTransformer(nn.Module): def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1): super(SimpleTransformer, self).__init__() self.transformer = nn.Transformer(d_model=d_model, nhead=nhead, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers, dim_feedforward=dim_feedforward, dropout=dropout) def forward(self, src, tgt): output = self.transformer(src, tgt) return output ``` 上述代码展示了一个简单的PyTorch实现版本的Transformer类定义过程，其中包含了基本参数设置如隐藏层维度大小d_model、头部数量nhead等等配置项说明。
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