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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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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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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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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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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在现代自然语言处理（NLP）的研究中，BERT、GPT 和 ELMo 是三种极具影响力的语言模型架构。它们在理解和生成自然语言的能力上均展现出了卓越的性能，由于这些模型的性质和用途各异，因此它们的设计架构及其背后的技术原理同样值得深入探讨。
首先，我会简要介绍这三种模型的背景。
1. **BERT（Bidirectional Encoder Representations from Trans
# 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
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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声明：这篇文章是楼主beautifulzzzz学习网上关于蓝牙的相关知识的笔记，其中比较多的受益于xubin341719的蓝牙系列文章，同时还有其他网上作者的资料。由于有些文章只做参考或统计不足，如涉及版权请在下面留言~。同时我也在博客分类中新建一个蓝牙通信分类，用来研究分享蓝牙相关技术。 蓝牙核心技术概述（一）：蓝牙概述 蓝牙，是一种
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2023-09-27 22:09:54
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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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文章目录问题1：什么是微服务架构？问题2：微服务架构解决什么业务问题？问题3：系统架构和组织架构是什么关系？问题4：单体系统有哪些痛点？问题5：单体迁移到微服务的难点问题6：为什么说可靠数据同步是微服务架构的关键技术？问题7：如何实现可靠数据同步？问题8：有哪些成熟的开源的CDC方案？问题9：CDC方案需要解决哪些技术挑战？问题10：如何解决微服务的跨库聚合/Join问题问题11：如何解决微服务
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2024-06-08 16:39:34
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背景工作多年，作为后端开发，经历了几家公司，每家公司都有自己核心的一些技术栈，去到不同的公司自己的学习技术的和实践技术的着重点可能不同，最近想把以前学习到的用到的技术做一个分类总结。首先我想从第一家公司技术栈讲起：springcloud，因为我们是做医药电商，公司内部需要将整个电商中台进行微服务改造。首先将不同的服务模块化，订单中心，用户中心，物流中心，商品中心，报表中心等分别抽出来模块话开发，代
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2023-08-21 11:33:58
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# 基于BERT Embedding的模型架构：概述与实现
在自然语言处理领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已经成为一个重要的技术，因为它能够生成高质量的文本嵌入（embedding）。这种嵌入表示每个单词上下文的动态信息，使模型在多种任务中表现优异。本文将深入探讨一个基于BERT嵌入的模型架构，并提供
原创
2024-10-19 08:32:04
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Preface：fine-tuning到底是啥玩意儿？在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时
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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基础架构-Transformer的Encoder： 由下到上，依次三个部分为输入、注意力机制和前馈神经网络基础的Bert，六个encoder，六个decoder。输入部分 input = token embedding + segment embedding + position embedding bert预训练的NSP（Next Sentence Prediction），其为一个二分类任务，用
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2023-07-18 22:59:25
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