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

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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：

1. 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。