Transformer与bert的关系
时间: 2023-03-31 19:02:19 浏览: 87
Transformer是一种用于自然语言处理的模型架构,而BERT是基于Transformer的预训练语言模型,可以用于各种NLP任务,如文本分类、命名实体识别等。因此,BERT可以看作是Transformer的一种具体实现。
相关问题
Transformer与bert的关系 详细点
Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络结构,而 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 则是一种基于 Transformer 的预训练语言模型。具体来说,BERT 使用 Transformer 编码器来学习双向上下文表示,从而在各种自然语言处理任务中取得了很好的效果。因此,可以说 BERT 是基于 Transformer 的一种语言模型。
transformer和bert的关系
Transformer和BERT都是近年来非常流行的自然语言处理模型。Transformer是Google在2017年提出的一个基于自注意力机制的神经网络,用于序列到序列的任务,比如机器翻译。BERT是Google在2018年提出的一个预训练语言模型,可以用于各种自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别等。事实上,BERT模型也是基于Transformer模型的。可以说,BERT模型是在Transformer模型的基础上进行了改进和优化,使得它可以实现更广泛的自然语言处理任务。因此,Transformer和BERT之间存在紧密的联系。