NLP方向 ---- 面试、笔试题集(7)：预训练模型 BERT

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分类专栏： 自然语言处理实战入门【Generative AI重制版】 文章标签： bert 面试 笔试 NLP
于 2022-04-20 11:18:35 首次发布
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文章大纲

Transformer

BERT 简介

预训练模型的使用（BERT）

1. AR 与 AE 语言模型

AR：Autoregressive Language Modeling [自回归语言模型]

AE： Autoencoding Language Modeling [自编码语言模型]

  • AR 语言模型：指的是，依据前面（或后面）出现的 tokens 来预测当前时刻的 token， 代表有 ELMO， GPT 等

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中英双语面试、笔试题 -- 计算机视觉(1) : 神经网络基础；Computer Vision Interview (1) :Fundamentals of Neural Networks
shiter编写程序的艺术
09-17 270
*随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）**是机器学习中常用的一种优化算法，其目的是最小化损失函数（或称为目标函数、成本函数）。与标准梯度下降方法不同，标准梯度下降计算整个训练数据集关于模型参数的梯度并据此更新参数，而随机梯度下降则在每次迭代时仅利用一个训练样本来估计梯度，并据此调整参数。
《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录
shiter编写程序的艺术
12-03 5866
随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................
BERT 的面试题
L聪记博客
05-08 1227
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google开发的自然语言处理模型，是一种预训练模型，可以用于多种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。BERT使用大量文本数据进行预训练，然后使用这些预训练的模型参数进行微调，从而实现在特定任务上的高精度性能。BERT的主要目标是在不同的自然语言处理任务上，通过微调少量的任务特定参数来提高模型的效率和性能。
预训练模型超全知识点梳理与面试必备高频FAQ
夕小瑶科技说
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一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP秘籍作者：JayLou娄杰来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536预训练模型(Pre-trained...
BERT面试题（大模型必问）
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于。
NLP算法面试必备！史上最全！PTMs：NLP预训练模型的全面总结.md
04-08
**预训练模型(Pre-trained Models,PTMs)**的出现将NLP带入了一个全新时代。2020年3月18日，**邱锡鹏老师**发表了**关于NLP预训练模型的综述《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey》**[[1\]](https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536#ref_1)，这是一篇**全面的综述**，**系统**地对PTMs进行了**归纳分类**。 知乎上发表的本文以此篇综述论文为主要参考，通过借鉴不同的归纳方法进行总结，同时也**整合**了专栏之前已经介绍过的《[nlp中的词向量对比](https://zhuanlan.zhihu.com/p/56382372)》和《[nlp中的预训练语言模型总结](https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493)》**两篇文章，以QA形式对PTMs进行全面总结归纳**。 本文是.md笔记档
中英双语面试、笔试题 - 计算机视觉 (2) : PyTorch与神经网络基础-Computer Vision Interview (2): PyTorch and Neural Networks
shiter编写程序的艺术
10-06 284
在每次迭代开始时清零梯度是为了确保每次反向传播计算的梯度只反映当前批次数据的影响，避免梯度累积带来的问题，确保模型训练的稳定性和准确性。这是深度学习训练中的一个常见且重要的步骤。PyTorch：通过修改forward方法或使用钩子（hooks）来获取中间层的输出。TensorFlow：通过修改模型架构或使用Model类创建新的模型来获取中间层的输出。这些方法可以帮助你获取神经网络中间层的值，以便进行进一步的分析和应用。序贯模型（Sequential Model）是一种简单而直观的方式来构建神经网络架构。
Bert相关面试题整理
skicth的博客
09-09 1641
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Bert相关常见面试题
weixin_49528551的博客
09-20 1921
文章目录前言一、Bert模型相关1.self-attention中 QKTQK^{T}QKT相乘代表着的是什么？2. self-attention中 QKTQK^{T}QKT相乘后为什么要除以缩放因子dk\sqrt{d_k}dk​​？3. 如何理解Multi-head attention？4. Bert源码中多头的维度如何变化的？5. Bert是双向模型，双向体现在哪？6. Bert的位置编码和transformers的位置编码一样么?二、Bert变种相关1. Masked Language Model.
【机器学习面试题】——BERT
Heitao5200的博客
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1. BERT的基本原理是什么？ BERT可以看成一个自编码的语言模型，主要用两个任务训练该模型。 MLM(Masked LM) 输入一句话的时候，随机地选一些要预测的词，然后用一个特殊的符号**[MASK]来代替它们，之后让模型根据所给的标签去学习**这些地方该填的词 NSP(Next Sentence Prediction) 在双向语言模型的基础上额外增加了一个句子级别的连续性预测任...
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orangerfun的博客
03-13 1833
1. BERT 的基本原理是什么？ BERT整体是一个自编码语言模型（Autoencoder LM），并且其设计了两个任务来预训练该模型。 第一个任务是采用 MaskLM 的方式来训练语言模型，通俗地说就是在输入一句话的时候，随机地选一些要预测的词，然后用一个特殊的符号[MASK]来代替它们，之后让模型根据所给的标签去学习这些地方该填的词。 第二个任务在双向语言模型的基础上额外增加了一个句子级别...
面试bert相关的问题
lijiaqi0612的博客
03-08 4825
Bert的双向体现在什么地方？ mask+attention，mask的word结合全部其他encoder word的信息 Bert的是怎样实现mask构造的？ MLM：将完整句子中的部分字mask，预测该mask词 NSP：为每个训练前的例子选择句子 A 和 B 时，50% 的情况下 B 是真的在 A 后面的下一个句子， 50% 的情况下是来自语料库的随机句子，进行二分预测是否为真...
BERT常见面试题问题
2201_75283694的博客
03-02 537
具体来说，这个15%的比例是在BERT的开发过程中通过实验得出的最优比例，它能够在模型的训练中取得比较好的效果。其中，BERT使用的Masked Language Modeling任务与传统的预测下一个词的语言模型不同，它要求模型从输入文本中掩盖一部分词汇，让模型学会在输入缺失的情况下仍然能够准确预测缺失部分的单词。BERT的embedding向量是在预训练阶段通过训练模型得到的，其中每个单词的embedding向量被训练出来，使得相似的单词在向量空间中距离更近，而不相似的单词距离更远。
算法工程师面试各大预训练模型的对比
说文科技，做有态度的研究。
08-11 808
还在为面试官考察各个预训练模型而犯愁吗，本文详细对比各个预训练模型，带你从头捋清楚！
2024年大模型面试准备（一）：LLM主流结构和训练目标、构建流程
2201_75499313的博客
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该阶段根据数十万用户给出的提示词，利用在前一阶段训练的 RM 模型，给出 SFT 模型对用户提示词补全结果的质量评估，并与语言模型建模目标综合得到更好的效果。利用这些有监督数据，使用与预训练阶段相同的语言模型训练算法，在基础语言模型基础上再进行训练，从而得到有监督微调模型（SFT 模型）。SFT 模型具备了初步的任务完成能力，可以开放给用户使用，很多类 ChatGPT的模型都属于该类型，包括：Alpaca[4]、Vicuna[5]、MOSS、ChatGLM-6B 等。可以看到，示例中文本表达都较为流畅，
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