深度学习算法bert
bert 属于自监督学习的一种(输入x的部分作为label)
1. bert是 transformer 中的 encoder ,不同的bert在encoder层数、注意力头数、隐藏单元数不同
2. 假设我们有一个模型 m ,首先我们为某种任务使用大规模的语料库预训练模型 m 。现在来了一个新任务,并有一个新模型,我们使用已经训练过的模型(预训练的模型) m 的参数来初始化新的模型,而不是使用随机参数来初始化新模型。然后根据新任务调整(微调)新模型的参数
3. bert(预训练做两个任务,一是填空(预测被屏蔽掉的词)二是 NSP 判断是否下一句(预测CLS)),但接下来可以做其他任务,又叫微调(需要一些标注数据)
4. 输入到bert模型之前需要编码
token embedding + segment embedding + position embedding
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