Bert 与transformer的区别
时间: 2023-09-26 14:12:01 浏览: 168
Bert与Transformer之间的区别在于它们的具体任务和训练方式。Transformer是一个通用的神经网络架构,用于处理序列到序列的任务,如机器翻译或文本生成。它由多个Encoder和Decoder层组成,其中Encoder可以被用于自然语言处理任务。
而Bert是基于Transformer架构的一种预训练模型,它的目的是通过对大规模文本进行预训练,学习到句子的语义表示。与传统的Word Embedding不同,Bert可以获得更全面的上下文信息,因为它可以同时考虑句子中的左右上下文。
在训练方面,Bert有多种方法。其中一种方法是随机mask掉部分词汇,让模型去预测被mask的词汇。这样的训练方式使得Bert能够更好地理解上下文,并能够应对未见过的词汇。
综上所述,Bert与Transformer的区别在于Bert是基于Transformer的预训练模型,用于学习句子的语义表示,而Transformer是一个通用的神经网络架构,用于处理序列到序列的任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [关于Transformer、BERT的理解](https://blog.csdn.net/gailj/article/details/122547880)[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: 50%"]
- *3* [Transformer与BERT浅说](https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/89485566)[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: 50%"]
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