网站建设海淀,seo兼职,谷歌网站,泉州建设培训中心网站BERT主要的创新之处
BERT#xff08;Bidirectional Encoder Representations from Transformers#xff09;是一种基于Transformer架构的预训练语言模型#xff0c;由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面#xff1a;
双向性#xff08;BidirectionalBidirectional Encoder Representations from Transformers是一种基于Transformer架构的预训练语言模型由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面
双向性BidirectionalBERT是第一个采用双向Transformer架构进行预训练的模型。传统的语言模型如GPTGenerative Pre-trained Transformer只能根据上下文左边的词预测当前词而BERT引入了Masked Language ModelMLM任务将一部分输入文本中的词进行遮盖然后通过双向Transformer来预测这些被遮盖的词从而使模型能够同时获得左侧和右侧的上下文信息。预训练与微调Pretraining and Fine-tuningBERT采用两阶段的训练方法。首先在大规模的未标记数据上进行预训练通过预测被遮盖的词和句子级别的任务来学习通用的语言表示。然后在特定任务上进行微调使用标记的数据集来进一步调整模型参数使其适应具体的下游任务如文本分类、命名实体识别等。预训练任务的多样性Diverse Pretraining Tasks为了提高模型的泛化能力BERT使用了多个预训练任务。除了MLM任务外BERT还引入了句子级别的任务即Next Sentence PredictionNSP。NSP任务要求模型判断两个句子是否是连续的并学习句子级别的语义关系。这样的多样性任务设计使得BERT能够学习到更丰富的语言表示。Masked Language ModelMLMBERT中的MLM任务是通过将输入文本中的一部分词进行随机遮盖来训练模型。这样做的好处是模型需要通过上下文信息来预测被遮盖的词从而更好地理解词之间的关联性和语义。MLM任务的引入使得BERT能够学习到更深层次的语言表示。多层表示与多任务学习Multi-layer Representation and Multi-task LearningBERT采用了多层Transformer编码器来编码输入序列的信息。这些编码器层之间可以进行信息的传递和交互从而丰富了表示的表达能力。同时BERT还可以通过微调阶段的多任务学习来提高模型的泛化性能将不同的下游任务作为辅助任务来共同训练模型使得模型能够学习到更通用的语言表示。
注意力机制中的QKV
在注意力机制Attention Mechanism中Q、K和V代表查询Query、键Key和值Value。
查询Query表示为Q查询是用于指定要关注的特定位置或特征的向量。在注意力机制中查询向量用于计算与其他位置或特征的相似度并决定在注意力权重计算中的重要程度。键Key表示为K键向量用于提供与查询向量的相似度比较。它可以看作是提供参考信息的向量。值Value表示为V值向量是根据注意力权重进行加权求和的向量。它包含了要传递给下一步的信息。
在注意力机制中通过计算查询向量Q与键向量K之间的相似度然后使用归一化的相似度得到注意力权重。最后使用注意力权重对值向量V进行加权求和得到最终的上下文表示或注意力输出。
注意力机制的计算可以用以下公式表示
Attention(Q, K, V) softmax(QK^T / sqrt(d_k))V
其中d_k是查询和键的维度。softmax函数用于归一化相似度使得注意力权重的总和为1。除以sqrt(d_k)是为了缩放相似度以确保在计算过程中避免梯度爆炸或梯度消失的问题
