2021SC@SDUSCembedding层中BERT模型的输入表示是token embedding、segmentation embedding、position embedding的总和。分别的意义是：token符号、segmentation分割、position位置和顺序。token embedding是将各个词转换成了一定维度上的向量。BERT通常固定维度为768。segment embe
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2024-04-26 13:17:04
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接口的定义接口其实简单来讲就是定义一些公共方法的集合，是一种高级的封装
但是说到接口又不得不提到父类，这两者还是有一定的差别：
1、接口是单继承
2、多实现
3、父子关系
a、复用，方法名和参数返回值可以复用
b、接口与实现类是一种扩展的关系：如果要扩展一个已有类的功
能，我们通常不会选择修改该类的源码，而是新建一个类，去继
承该类，并实现扩展
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2024-10-06 08:24:48
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在项目开发过程中，我们经常把项目中常用的功能或算法写成一个可供其它文件调用的函数或类，我们把这些函数和类放在一个文件中，这个文件就叫做模块，因为这个模块是我们自己写的，所以叫自定义模块。模块很好的解决了软件工程中的低耦合，高内聚的要求，我们在项目开发中，把经常被使用的函数和类封装成模块是个很好的编程习惯。如何自己定义模块我们自己写个函数放在一个后缀名为 py 的文件里，如果我们在其它文件中使用该文
drupal中会自动加载你启用过的所有模块，包括系统模块，第三方模块，和你自己写的模块。 那么如何给别的模块或者程序提供我写的api呢，方法很简单，就是将你实现的方法写在你的.module下即可，比如我有个自己写的模块叫做: mytest.module, 在里面我写了一个自定义的方法叫做 mytest_get_na
一些术语维度: 长、宽、高是三个维度，这是对维度最基础的理解，时间也是一个维度，除此之外，我们可以把语言、声音等等这些都理解为一个维度。我们认识一个人可以从许多个维度来认识，基本的身高、体重、年龄、性别，基本之外的语言、音色、国籍、肤色、视力、等等，这样我们可以把人理解为大千世界中一个高维度的事物。一个词也有多个维度，语种、笔画、含义、使用频率、长度、词性等等。降维: 鱼缸中的鱼，会有长短、大小、
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2024-10-12 10:39:31
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目录引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddi
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2024-03-29 20:02:20
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本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddings、segment embeddings, 和position embeddings. 目录概览1 Token Embeddings作用实现2 Segment Embeddings作用实现3 Position Embeddings作用实现4 合成表示 概览下面这幅来自原论文的图清晰地展示了BERT中每一个嵌入层的作用：和大多数
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2024-02-09 06:22:16
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BERT的基础架构是Transformer的encoder部分： 为什么说基础架构是Transformer的encoder部分，原因：BERT是12个encoder的叠加： 而Transformer的架构是这样的： Transformer中的输入是input embedding和positional encoding，而BERT的输入是：input=token embedding + segmen
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2024-03-27 06:16:18
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bert结构bert模型可以看做transformer的编码器embedding = 词embedding + 位置embedding+句子embedding(辅助分句)bert的位置embedding是学习得来的 原始bert的模型结构 基本模型（BERTBASE）使用12层（Transformer编码器块），768个隐藏单元（隐藏大小）和12个自注意头。1.1亿个参数大模型
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2024-04-10 15:56:36
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参数分布Bert模型的版本如下：BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parametersBERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parametersBERT-Base, Cased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads
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2024-08-23 12:13:27
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何在 LangChain 中使用自定义的 Embedding 模型。这个过程包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测和工具链集成。我们的目标是利用这套流程，帮助大家有效利用自定义的 Embedding 模型。
## 协议背景
首先，让我们理解一下自定义的 Embedding 模型在 LangChain 中的角色。Embedding 是将文本转换为向量的
目录模型架构预训练步骤MLM(Mask Language Model)NSP下游任务微调BERT如何提升BERT下游任务表现 模型架构BERT的基础transformer结构（encoder部分）：输入部分： 对于transformer来说，输入部分会进行两个操作，包括Input Embedding和Positional Encoding两部分。 Input Embedding就是将输入转为词向
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2024-07-17 06:38:54
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目录Bert模型理解~Bert模型理解~1.Pre-training在NLP中的应用Word Embedding：将word看作文本的最小单元，将Word Embedding看作是一种映射。也就是将文本空间中的某个word，映射或嵌入到另一个向量空间中去。Word Embedding称之为词嵌入，可以理解成降维的意思。输入：是一组原始文本中不重叠的词汇构成的class，当语料库非常庞大时，其中会涉
BERT全称BidirectionalEncoder Representations from Transformer（基于Transformer的双向编码器？）。BERT模型利用大规模无标注的预料训练，获得包含文本内在语义信息的Representation。输入：文本中各个词的原始向量。这个向量既可以是随机初始化，也可以是使用word2vec初步训练得到的。输出：文本中各个词融合了全文语义后的向
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2024-10-08 20:26:49
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Bert 给人们带来了大惊喜，不过转眼过去大约半年时间了，这半年来，陆续出现了与Bert相关的不少新工作。最近几个月，在主业做推荐算法之外的时间，我其实一直比较好奇下面两个问题：问题一：Bert原始的论文证明了：在GLUE这种综合的NLP数据集合下，Bert预训练对几乎所有类型的NLP任务（生成模型除外）都有明显促进作用。但是，毕竟GLUE的各种任务有一定比例的数据集合规模偏小，领域也还
Bert 2018年10月 出现传送门
关于Bert已经有很多人都详细地写过它的原理，给大家推荐一个知友写的总结Bert的相关论文和代码的文章：Pan Yang：BERT相关论文、文章和代码资源汇总 1. Pre-training预训练之Marked LMBert在预训练的过程中使用的是多个transformer encoder层为什么都说Bert采用的是双向语言模型，就是因为
我觉得解释合理的是这个回答，这个回答解释的是相加的意义这里的相加是特征交叉而不是特征池化。神经网络中相加是构造特征交互的方法，类似的还有elementwise乘，减法。Bert这类的方法一个极大的优势就是通过BPT和字级别把词向量空间的稀疏性压缩下来，如果你在普通的embedding+nn里做这件事情，是有得有失的，好处是长尾的词变得更稠密了，使网络容易学习，对应的缺点就是损失了学的好的词的个性化
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2024-04-18 23:28:02
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概述 问题： BERT和RoBERT模型在进行语义匹配的时候，需要将每个可能的组合都输入到模型中，会带来大量的计算（因为BERT模型对于句子对的输入，使用[SEP]来标记句子间的分隔，然后作为一个句子输入模型）。比如在100
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2024-08-14 19:51:08
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文章目录BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Embedding从Word Embedding到ELMO从Word Embedding到GPTBert的原理TextCNN的详细介绍TextCNN原理BERT+TextCNN联合使用介绍必要性理论实现在业务中的实现数据范式 BERT的详细介绍Bert历史----词向量技术与预训练范式的崛起早期Word Em
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2024-04-29 22:11:33
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一、Bert是什么？是当前深度学习中最常用的预训练模型 bert全称：Bidirectional Encoder Representation from Transformer 解释一下：1. 是由Transformer模型的子模块为基础构建的，bert的结构是来自Transformers模型的Encoder。Transformer的内部结构由self-Attention La
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2024-06-13 16:40:45
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