bert加注意力机制

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它结合了Transformer模型和注意力机制。在BERT中，注意力机制被用来建模输入序列中不同位置之间的关系。

具体来说，BERT使用了自注意力机制（Self-Attention）来生成输入序列中每个位置的上下文表示。自注意力机制允许每个位置通过对其他所有位置的加权求和来获取全局的上下文信息，而不仅仅局限于局部的上下文。

自注意力机制的计算过程如下：
1. 通过输入的序列经过一个线性变换，分别得到查询（Query）、键（Key）和值（Value）的表示。
2. 对查询和键进行点积操作，然后对结果进行缩放，再经过Softmax函数得到注意力权重。
3. 将注意力权重与值相乘并求和，得到加权后的值。
4. 将加权后的值进行线性变换，得到最终的输出。

在BERT中，自注意力机制被应用于多层的Transformer编码器中，使得每个位置都可以获取到全局的上下文信息。这使得BERT能够更好地理解输入序列中的语义和关系，从而提升了各种自然语言处理任务的性能。

总之，BERT加入了注意力机制，通过自注意力机制来建模输入序列的全局关系，从而改善了语言模型的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [注意力机制Attention Mechanism：从Seq2Seq到BERT](https://blog.csdn.net/u012762410/article/details/127311335)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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