WIKI使用導(dǎo)航
站長(zhǎng)百科導(dǎo)航
站長(zhǎng)專題
- 網(wǎng)站推廣
- 網(wǎng)站程序
- 網(wǎng)站賺錢
- 虛擬主機(jī)
- cPanel
- 網(wǎng)址導(dǎo)航專題
- 云計(jì)算
- 微博營(yíng)銷
- 虛擬主機(jī)管理系統(tǒng)
- 開放平臺(tái)
- WIKI程序與應(yīng)用
- 美國(guó)十大主機(jī)
BERT模型
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種革命性的語言表示模型，由Google在2018年提出。BERT主要?jiǎng)?chuàng)新在于引入了雙向性（bidirectional）和Transformer模型結(jié)構(gòu)，從而能夠更好地捕捉文本中的語境信息。
通過預(yù)訓(xùn)練階段，BERT可以學(xué)習(xí)豐富的語言表示，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，無需對(duì)模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行大幅度修改，就能在多個(gè)自然語言處理任務(wù)上取得最先進(jìn)的表現(xiàn)。這種通用性使得BERT成為一個(gè)非常強(qiáng)大且靈活的模型，在回答問題、語言推斷、命名實(shí)體識(shí)別等各種任務(wù)上都表現(xiàn)優(yōu)異。
模型結(jié)構(gòu)[ ]
Transformer編碼器[ ]
每個(gè)Transformer編碼器層包括兩個(gè)主要部分：
1、自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）：這部分允許模型在生成每個(gè)單詞的表示時(shí)考慮輸入序列中所有其他單詞的影響。自注意力機(jī)制通過計(jì)算單詞之間的注意力權(quán)重來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，這些權(quán)重衡量了單詞間的相互關(guān)系和重要性。
2、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward Neural Network）：在自注意力機(jī)制之后，模型會(huì)通過一個(gè)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)包含兩個(gè)線性變換之間有一個(gè)非線性激活函數(shù)（如ReLU）。這個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)用于進(jìn)一步處理從自注意力機(jī)制得到的表示。
雙向結(jié)構(gòu)[ ]
與單向模型（如OpenAI的GPT）相比，BERT的雙向結(jié)構(gòu)有以下優(yōu)勢(shì)：
1、全面的上下文信息：由于BERT同時(shí)考慮了每個(gè)詞的左側(cè)和右側(cè)信息，因此它可以更全面地理解上下文，這對(duì)于許多NLP任務(wù)至關(guān)重要。
2、更好的語言理解能力：雙向結(jié)構(gòu)使得BERT能夠處理需要同時(shí)考慮前后文信息的復(fù)雜任務(wù)，例如句子中的詞匯消歧或語境中的否定檢測(cè)。
3、靈活性：因?yàn)锽ERT基于雙向結(jié)構(gòu)，它可以通過在預(yù)訓(xùn)練期間使用不同的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)來靈活地適應(yīng)不同類型的下游任務(wù)，例如Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。
預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)[ ]
BERT模型通過預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)通用的語言表示，然后在具體的下游任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)。在預(yù)訓(xùn)練階段，BERT使用了兩種策略：
1、Masked Language Model（MLM）：隨機(jī)遮蔽輸入序列中的一些單詞，并讓模型預(yù)測(cè)這些遮蔽單詞。這促使BERT學(xué)習(xí)雙向上下文信息。
2、Next Sentence Prediction（NSP）：給定兩個(gè)句子A和B，模型需要預(yù)測(cè)B是否是A的下一句。這鼓勵(lì)模型理解句子間的關(guān)系。
在微調(diào)階段，BERT利用在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)到的參數(shù)作為初始化，并在特定的任務(wù)數(shù)據(jù)集上繼續(xù)訓(xùn)練，以適應(yīng)特定任務(wù)的細(xì)微差別。
輸入表示[ ]
1、Token Embeddings（詞嵌入）：用于表示每個(gè)標(biāo)記的詞嵌入或詞向量。這些詞嵌入是預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)到的單詞級(jí)別的表示，每個(gè)標(biāo)記都會(huì)被映射為一個(gè)高維向量。
2、Segment Embeddings（句子嵌入）：用于區(qū)分不同句子之間的關(guān)系，特別是在處理句對(duì)任務(wù)時(shí)。通過句子嵌入，BERT可以區(qū)分兩個(gè)不同句子的邊界，從而更好地理解句子之間的語義關(guān)系。
3、Positional Embeddings（位置嵌入）：用于標(biāo)記每個(gè)標(biāo)記在句子中的位置信息。由于Transformer模型沒有固定的序列順序，因此需要通過位置嵌入來指示每個(gè)標(biāo)記在句子中的具體位置。位置嵌入是通過學(xué)習(xí)得到的，能夠幫助模型理解標(biāo)記之間的相對(duì)位置關(guān)系。