BERT和RoBERTa;双向表示与单向的简单理解
目录
BERT和RoBERTa大型预训练语言模型
BERT的原理
RoBERTa的原理
举例说明
双向表示与单向的简单理解
除了预训练语言模型,还有什么模型
一、模型类型与结构
二、训练方式与数据
三、应用场景与功能
四、技术特点与优势
BERT和RoBERTa大型预训练语言模型
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)和RoBERTa(Robustly optimized BERT approach)都是自然语言处理领域的大型预训练语言模型,下面将分别举例说明它们的原理。
BERT的原理
BERT是一种基于Transformer编码器的双向预训练语言模型,其原理主要包括以下几点:
-
双向Transformer结构:
- 与传统的单向语言模型不同,BERT采用了双向Transformer结构,能够同时捕捉语言的上下文信息,从而更好地理解语言的内在含义。
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