BERT结构知识整理1 bert介绍 全称叫Bidirectional Encoder Representation from Transformers，也就是来自于transformer的双向编码表示。bert模型有轻量级和重量级，轻量级是纵向连接了12个transformer的encoder层，重量级是纵向连接了24个transformer的encoder层，注意是transformer的en
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2024-01-01 11:43:50
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一、 拼音检查拼音检查包括拼音与拼音缩写两个模块。 拼音检查：1) 词库来源词库来源在数据库中，以方便扩展，只要每天都会产生一个当天日期相关的搜索词库表，包含相关信息2) 建立索引因为一个拼音是对应多个中文词的，所以建立个数据结构，以ConCurrentHashMap<String,CopyOnWriteArrayL
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2024-07-31 23:28:11
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本博文将详细探讨如何利用 PyTorch BERT base 实现文本相似度推理。以下是不同结构的内容，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化，帮助你系统地理解这一过程。
### 版本对比
在比较 PyTorch 版本的 BERT base 之前，我们需要考虑这几个版本间的特性差异：
- **PyTorch 1.x**：较基础的深度学习功能，适合小规模的模型训练和推
ConnectionResetError: [Errno 104] Connection reset by peer0. 错误介绍1. 解决思路1.1 添加代码 force_download=True1.2 删除缓存1.4 offline下载2. 解决方法2.1 清除缓存2.2 offline下载模型（强烈建议）3. 总结 0. 错误介绍当使用transformers库的BertTokenize
本文框架：BERT模型的任务：
1、模型的输入、输出分别是什么，以及模型的预训练任务是什么；
2、分析模型的内部结构，图解如何将模型的输入一步步地转化为模型输出；
3、在多个中/英文、不同规模的数据集上比较BERT模型与现有方法的文本分类效果。1. 模型的输入/输出BERT模型的全称是：BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名
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2023-08-08 11:13:24
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2018年Bert的横空出世给自然语言处理带来了巨大的突破，Bert及其衍生模型在多个文本处理下游任务中达到了SOTA的结果。但是这样的提升是有一定代价的，其中之一就是计算量的大幅增长。
BERT-base模型是由12层Transformer构成，模型有大约1亿参数参与运算，而效果更好的BERT-large由24层的Transformer组成，参数量甚至达到了
文章目录简介基于ONNX导出ONNX模型示例代码基于TorchScriptJITTorchScript示例代码推理速度评测CPUGPU附录 简介本文以 BERT-base 的为例，介绍2种常用的推理加速方案：ONNX 和 TorchScript，并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。本文通过实测发现：(1)GPU环境中，小batch size场景下，ONNX
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2024-09-08 07:25:26
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目录1. 什么是Word2vec2. Skip-gram 和 CBOW 模型2.1. Skip-gram 和 CBOW 的简单情形2.2. Skip-gram 更一般的情形2.3. CBOW 更一般的情形 1. 什么是Word2vec Word2vec 正是来源于这个思想，但它的最终目的，不是要把 f 训练得多么完美，而是只关心模型训练完后的副产物——模型参数（这里特指神经
目前没有整理完善，先留个坑~Bert模型介绍BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前，每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后，该模型试图根据序列中其他非MASK词提供的上下文来预测MASK词的原始值。本文主要记录使用tensorflow serving部署训练好
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2020-12-29 23:53:00
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文章目录基本原理BERT的输入Fine-tuning（微调）BERT用于sequence的分类任务BERT用于问答任务BERT用于 NER（实体命名识别） 本文主要讲解Bert模型的基本原理与Fine-tuning。 基本原理BERT是一种 预训练语言模型 ，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体N
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2024-07-04 21:28:21
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# BERT网络架构科普文章
## 什么是BERT？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种深度学习模型，由Google在2018年发布。它在自然语言处理（NLP）领域引起了巨大的关注和广泛的应用。BERT基于Transformers架构，使模型能够在上下文中双向理解文本，从而在多种任务中取得了显著的成果
本博客将从标图到最终采用tensorrt部署BBAVectors，一步一步手把手教你如何成为一个合格的算法搬运工。BBAVectors是一款用于旋转框目标检测的神经网络，采用anchor-free机制，地址：见这里，具体原理我就不说了，关于这个网络的中文博客百度一大堆。直接进入实操。。。。这个博客原则上需要具有一定深度学习能力的搬运工食用
基础结构-TRM的Encoder BERT使用多个Encoder堆叠在一起，其中bert base使用的是12层的encoder，bert large使用的是24层的encoder。 对于transformer来说，输入包括两个部分： 一部分是input enbedding，就是做词的词向量，比如说随机初始化，或者是使用word to vector。 第二个部分是Positional Encodi
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2023-11-14 07:20:29
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在写这一篇的时候，偶然发现有一篇博客，相比于我之前的一篇写得更详尽，这一篇也参考这篇博客来继续写写自己的笔记总结。一、什么是Bert？二，bert的原理从创新的角度来看，bert其实并没有过多的结构方面的创新点，其和GPT一样均是采用的transformer的结构，相对于GPT来说，其是双向结构的，而GPT是单向的，如下图所示elmo：将上下文当作特征，但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的
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2024-01-05 20:45:10
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随着BlackBerry的推广使用，大家对BES也越来越熟悉，大家也都知道BES就是BlackBerry Enterprise Server——BlackBerry企业服务器的简称，是BlackBerry解决方案的最核心组件，为BlackBerry终端、移动网络与企业程序提供集中化连接的服务器软件，为移动网络与企业程序间架起了桥梁。BES服务器不仅实现企业邮件、即时通讯、协作系
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2023-10-30 15:49:06
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BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers) 网络架构由 Jacob Devlin 等人提出用于预训练，学习在给定上下文下给出词的 Embedding 表示。BERT 采用了 Transformer 架构的编码器部分用于学习词在给定上下文下词的 Embedding 表示。考虑到语言模型任务为从左往右或从右往左预测下一个词的
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2023-08-12 21:42:07
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Bert 结构详解1 Bert 模型结构 图1，我们导入bert 14 分类model，并且打印出模型结构。 图2图 2 是BertForSequenceClassification 模型的结构，可以看出 bert Model 有两大部分组成，embeddings 和 encoder。上面我们已经介绍过了transformer，Bert的结构就是 transfor
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2023-08-12 11:06:53
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1.动机大型的预训练模型，比如ELMo、GPT、Bert等提高了NLP任务的最新技术。这些预训练模型在NLP的成功驱动了多模态预训练模型，比如ViBERT、VideoBERT（他们从双模式数据，比如语言-图像对中进行自监督学习）CodeBERT，是一种用于编程语言（PL）和自然语言（NL）的bimodal预训练模型。CodeBERT捕获自然语言和编程语言的语义连接，生成能广泛支持NL-PL理解任务
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2024-07-02 21:34:26
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