和bert类似的模型

时间: 2023-02-07 09:16:27 浏览: 169

BERT模型实战1

BERT 模型实战 1 本资源主要介绍了 BERT 模型的基本组成和实现细节，涵盖了自注意机制、多头机制、位置信息表达、LayerNormalize、Decoder 和训练 BERT 等方面。 BERT 基本组成 BERT 模型的基本组成是一个 Seq2Seq 网络，输入和输出都为序列的网络，中间为 Transformer。传统的 RNN 网络每个循环体都需要上一个循环体的中间结果，无法并行运算（不独立），因此采用 Self-Attention 机制并行计算，取代 RNN。 Self-Attention 机制 Self-Attention 机制可以在不同的语境下赋予不同的词不同的权重。该机制通过词->向量编码 x1->权重向量编码 z1，将输入词向量分别与三个矩阵（权重）Wq、Wk、Wv 进行运算，然后用 softmax 进行归一化，求得每个词在当前句子中的权重（影响程度）。 Multi-headed 机制 Multi-headed 机制可以提取多种词向量特征。通过多个头机制（一般 8 个），得到多个特征表达，然后将所有特征拼接起来，再加一层全连接来降维。位置信息表达位置信息表达是相对于上述得到的词特征向量再加上位置信息编码，一般是周期信号（正余弦等）。 LayerNormalize LayerNormalize 是对每个词的所有特征进行归一化处理（区别于对每批数据进行归一化），以使得训练更快，更稳定。连接连接是层归一化的同时，加入残差连接。 Decoder Decoder 相对于 Encoder，Self-Attention 计算不同（用 q 来查），加入了 MASK 机制。训练 BERT 训练 BERT 是将句子中 15%（替换为 mask，随机变为其他词或不变）的词随机 mask 掉，让模型去预测被 mask 的是什么；预测两个句子是否应该连在一起（[seq]连接符，[cls]分类向量）。源代码解析源代码解析包括准备数据、创建模型两个部分。准备数据准备数据包括根据数据生成 tf_record 数据文件，添加标签列表，进行 wordpiece 分词，加入起始和分割等特殊标记，查询每个词的 id 来生成 input_ids，设置对应的 input_mask 并补全，构建 feature 样本并序列化保存。创建模型创建模型包括构建 embedding 层、输入查询 input_ids，在词表中对应的编码，得到词嵌入编码，加入层归一化和 dropout，构建 Transformer（encoder），将 2D mask 变为 3D attention mask，表示每个序列的每个词应该和该序列的哪个词计算。

可以考虑使用 Transformer 模型，它与 BERT 类似，都是采用了自注意力机制，并在此基础上实现了语言模型和序列标注任务的预训练。Transformer 模型的优点在于可以并行化计算，训练效率更高。不过 BERT 在模型设计和预训练任务方面可能更加成熟，在一些任务上可能表现更优。

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