大语言模型-Bert-Bidirectional Encoder Representation from Transformers

已于 2024-07-23 11:16:42 修改
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分类专栏： 大语言模型 NLP基础 知识基础 文章标签： 语言模型 bert 人工智能
于 2024-07-23 01:12:00 首次发布
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一、背景信息：

Bert是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。
主要用于自然语言处理（NLP）任务，特别是机器阅读理、文本分类、序列标注等任务。
BERT的网络架构使用的是多层Transformer结构，有效的解决了长期依赖问题。

二、整体结构：

BERT由多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来。
BERT全名叫做Bidirectional Encoder Representation from Transformers，下图中用Trm表示Transformer中的Encoder模块。Encoder中在编码一个token的时候会同时利用了其上下文的token，即为Bidirectional双向的体现。

在这里插入图片描述

三、Bert 的输入

Bert 的输入向量，由x的三种向量求和而成，三种向量分别为x的词向量、句子分类向量、位置向量。
其中
词向量Token Embeddings，第一个词是[CLS]标志,通常会用在分类任务中；[SEP]标志分句符号，用于断开输入语料中的两个句子或者表示句子的结束。
句子分类向量Segment Embeddings，用来区别两种句子，有两种情况；问答等任务

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