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带你熟悉NLP预训练模型:BERT

本文分享自华为云社区《【昇思技术公开课笔记-大模型】Bert理论知识》,作者: JeffDing。 NLP中的预训练模型 语言模型演变经历的几个阶段 word2vec/Glove将离散的文本数据转换为固定长度的静态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型 ELMo预训练模型将文本数据结合上下文信息,转换为动态词向量,后根据下游任务训练不同的语言模型 BERT同样将文本数据转换为动态词向量,能够更好地捕捉句子级别的信息与语境信息,后续只需对BERT参数进行微调,仅重新训练最后的输出层即可适配下游任务 GPT等预训练语言模型主要用于文本生成类任务,需要通过prompt方法来应用于下游任务,指导模型生成特定的输出。 BERT模型本质上是结合了ELMo模型与GPT模型的优势。 相比于ELMo,BERT仅需改动最后的输出层,而非模型架构,便可以在下游任务中达到很好的效果; 相比于GPT,BERT在处理词元表示时考虑到了双向上下文的信息; Bert介绍 2018年Google发布了BERT(来自Transformer的双向自编码器)预训练模型,旨在通过联合左侧和右侧的上下文,从未标记文本中预训练出...

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