Transformer大模型实战 BERTbase

Transformer大模型实战 BERT-base

1.背景介绍

在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型及其变体BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)取得了巨大成功,成为当前最先进的语言模型之一。BERT通过预训练和微调两阶段学习,能够捕捉文本的深层语义表示,广泛应用于文本分类、问答系统、机器翻译等各种下游任务。

1.1 Transformer模型革命

2017年,Transformer模型在机器翻译任务中表现出色,打破了基于RNN(循环神经网络)的模型框架。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了RNN的递归结构,更易于并行计算,有效解决了长期依赖问题。自注意力机制使其能够捕捉输入序列中任意两个位置间的关系,显著提高了模型性能。

1.2 BERT模型的重大突破

2018年,谷歌推出了BERT模型,在NLP领域掀起了新的革命浪潮。BERT通过Transformer的Encoder结构,以双向无监督方式预训练语言模型,学习文本的上下文语义表示。与传统单向语言模型相比,BERT能更好地理解句子的语境,为下游任务带来显著性能提升。

2.核心概念与联系

2.1 Transformer模型架构

Transformer模型主要由编码器(Encoder)和解码器