| 共 13 篇文章 |
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bert模型介绍。第二步：将得到的单词表示向量矩阵 (如上图所示，每一行是一个单词的表示 x) 传入 Encoder 中，经过 6 个 Encoder block 后可以得到句子所有单词的编码信息矩阵 C，如下图。单词向量矩阵用。第一个 Encoder block 的输入为句子单词的表示向量矩阵，后续 Encoder block 的输入是前一个 Encoder block 的输出，最后一个 Encoder bl... 阅406 转0 评0 公众公开 23-10-09 15:59 |
超越预训练：BERT模型及其衍生版本的深度解析。传统的预训练模型，如Word2Vec或GloVe，仅从一个方向（从左到右或从右到左）学习单词的上下文，而BERT模型则同时考虑了句子中每个单词左右两侧的上下文。为了解决这个问题，研究人员发展出了一系列的BERT衍生版本，这些模型通过在特定领域的文本数据上进行预训练，以便更好地处理特定领域的问题。... 阅74 转0 评0 公众公开 23-09-25 16:48 |
通俗讲解从Transformer到BERT模型！在学会 Transformer 和 Bert 之前，我们需要理解Attention和Self-Attention机制。## 构造的 输入第0维为batchquery = torch.rand(64,12,300)key = torch.rand(64,10,300)value= torch.rand(64,10,300)tran=MultiheadAttention(hid_dim=300, n_heads=6, dropout=0.1)tran(query, key, value).shape## output: ... 阅41 转0 评0 公众公开 22-08-04 10:56 |
= previous_word_idx: try: label_ids.append(labels_to_ids[labels[word_idx]]) except: label_ids.append(-100) else: label_ids.append(labels_to_ids[labels[word_idx]] if label_all_tokens else -100) previous_word_idx... 阅2943 转15 评0 公众公开 22-06-17 21:13 |
保姆级教程，用PyTorch和BERT进行文本分类。基本使用示例：from transformers import BertModel,BertTokenizerBERT_PATH = ''''''''./bert-base-cased''''''''tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(BERT_PATH)print(tokenizer.tokenize(''''''... 阅3636 转27 评0 公众公开 22-06-05 01:10 |
BERT模型的优化改进方法！ELECTRA引入了替代词检测，来预测一个由语言模型生成的句子中哪些词是原本句子中的词，哪些词是语言模型生成的且不属于原句子中的词。BERT可以将任意文本表示为特征向量的形式，因此可以考虑采用向量拼接的方式在 BERT 模型中融合外部知识。BART模型同样采用Encoder+Decoder 的结构，借助DAE语言模型的训练方式，能够... 阅33 转0 评0 公众公开 22-06-05 00:58 |
Transformer和BERT入门.pptx.Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，广泛应用于自然语言处理和计算机视觉方向。今天，为了方便读者学习，我们将试图把模型简化一点，并逐一介绍里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解，并提供ppt下载。课件介绍。本课件是黄海广老师的整理的深度课程的Transformer部分的授课课件。这个课件... 阅1157 转3 评7 公众公开 22-05-30 07:52 |
自google在2018年10月底公布BERT在11项nlp任务中的卓越表现后，BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers)就成为NLP领域大火，在本文中，我们将研究BERT模型，理解它的工作原理，这个是NLP（自然语言处理）的非常重要的部分。关于Transformer的介绍可以阅读作者之前的文章：The Illustrated Transformer，该文章解释了Tra... 阅44 转0 评0 公众公开 22-05-22 20:04 |
对于query，通过对KG进行一个查询找到它的子图，然后把它子图的结构化信息编码成BERT通用的序列化的输入，然后再在KG层和文本层之间做一些attention的监督操作三、知乎—搜索文本相关性与知识蒸馏交互式BERT：用于精排表示型BERT：用在召回、粗排，采用了 BERT 输出 token 序列向量的 average 作为句向量的表示召回：语义召回模型整体是 BERT ... 阅42 转0 评0 公众公开 22-01-10 09:49 |
为了了解在开发中使用的技术，我们需要考虑数据、模型架构、系统、模型训练以及模型的适应性这一系列因素，在研究中需要将模型和理论相结合。为了更好地理解模型，本章还讨论了如何评估和解释模型，以及模型的鲁棒性、安全性和隐私性的重要性，此外，该研究还讨论了 AI 安全领域，以确保这些模型在社会上进行部署时具有可靠性。本文强调与（1）... 阅5 转0 评0 公众公开 21-08-21 14:24 |
