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构建语言模型：BERT 分步实施指南

news 文章来源：https://blog.csdn.net/tianqiquan/article/details/132051927 2025/5/10 20:36:47

 学习目标

  • 了解 BERT 的架构和组件。
  • 了解 BERT 输入所需的预处理步骤以及如何处理不同的输入序列长度。
  • 获得使用 TensorFlow 或 PyTorch 等流行机器学习框架实施 BERT 的实践知识。
  • 了解如何针对特定下游任务（例如文本分类或命名实体识别）微调 BERT。

为什么我们需要 BERT？

正确的语言表示是机器掌握通用语言的能力。像word2Vec或 Glove这样的上下文无关模型会为词汇表中的每个单词生成一个单词嵌入表示。例如，术语“起重机”在“天空中的起重机”和“举起重物的起重机”中具有精确的表示形式。上下文模型根据句子中的其他单词来表示每个单词。所以 BERT 是一个上下文模型，可以双向捕获这些关系。

BERT 实施指南

BERT 基于预训练上下文表示方面的最新工作和巧妙想法，包括半监督序列学习、生成预训练、ELMo、OpenAI Transformer、ULMFit 和 Transf

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螺旋矩阵(JS)

螺旋矩阵 题目 给你一个正整数 n ，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的 n x n 正方形矩阵 matrix 。 示例 1： 输入：n 3 输出：[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]]示例 2： 输入&#xff…...

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C#常用数学插值法

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Git全栈体系（三）

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HTML笔记（1）

介绍 浏览器中内置了HTML的解析引擎&#xff0c;通过解析标记语言来展现网页&#xff1b;HTML标签都是预定义好的&#xff1b;Java工程师&#xff1a;后台代码的编写&#xff0c;和数据库打交道&#xff0c;把数据给网页前端的工程师&#xff1b;网页前端工程师&#xff1a;写H…...

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重新审视MHA与Transformer

本文将基于PyTorch源码重新审视MultiheadAttention与Transformer。事实上&#xff0c;早在一年前博主就已经分别介绍了两者&#xff1a;各种注意力机制的PyTorch实现、从零开始手写一个Transformer&#xff0c;但当时的实现大部分是基于d2l教程的&#xff0c;这次将基于PyTorch…...

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