双塔是“召回”+“粗排”的绝对主力模型。但是要让双塔在召回、粗排中发挥作用，带来收益，只改进双塔结构是远远不够的。如何采样以减少“样本选择偏差”、如何保证上下游目标一致性、如何在双塔中实现多任务间的信息转移，都是非常重要的课题。但是受篇幅限制，本文只聚集于双塔模型结构上的改进。 市面上关于双塔改进的文章有很多，本文不会一一罗列这些改进的细节。遵循本人文章的一贯风格，本文将为读者梳理这些改进背后的发
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2024-06-17 05:09:09
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在深度学习中，文本匹配模型可以分为两种结构：双塔式和交互式。双塔式模型也称孪生网络、Representation-based，就是用一个编码器分别给两个文本编码出句向量，然后把两个向量融合过一个浅层的分类器；交互是也称Interaction-based，就是把两个文本一起输入进编码器，在编码的过程中让它们相互交换信息，再得到最终结果。如下图：双塔式模型中有监督句向量比较主流的方案是Facebook
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2024-01-16 16:41:09
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作者：曹庆庆(Stony Brook University 在读 PhD，关注Efficient NLP，QA方向，详见awk.ai)背景BERT、XLNet、RoBERTa等基于Transformer[^transfomer]的预训练模型推出后，自然语言理解任务都获得了大幅提升。问答任务(Question Answering，QA)[^qa-note]也同样取得了很大的进步。用BERT类模型来做
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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目前，对于基于向量召回，那就不得不提到双塔。为什么双塔在工业界这么常用？ 双塔上线有多方便，真的是谁用谁知道，user塔做在线serving，item塔离线计算embeding建索引，推到线上即可。下面我就给大家介绍一些来自微软、Facebook、Baidu、YouTube的经典双塔模型。微软双塔DSSM先说双塔模型的鼻祖，这是微软在CIKM2013发表的一篇工作，它主要是用来解决NLP领域语义相
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2023-10-07 09:52:35
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18. 双塔问题 成绩 10 开启时间 2016年09月13日 星期二 11:00 折扣 0.8 折扣时间 2016年09月17日 星期六 23:55 允许迟交 否 关闭时间 2016年10月10日 星期一 23:55 背景从前，有一个古老的帝国有两个形状不同的塔分别在不同的两个城市里。这两个塔是用圆形的砖一块一块建成的。这些圆形砖的高度是一样的，其半径都是整数。很明显，尽管这两个塔形状
本文主要用于记录DSSM模型学习期间遇到的问题及分析、处理经验。先统领性地提出深度学习模型训练过程的一般思路和要点，再结合具体实例进行说明。全文问题和解决方案尽可能具备通用性，同样适用于一般深度学习模型的训练。深度学习模型训练要素概图 补充：目标函数一般包含经验风险(损失函数或代价函数)和结构风险(正则化项)，此处仅指损失函数。训练深度学习模型，主要需要考虑四个方面(受限于当前认知水平，
适用领域： 1.句向量生成 2.语义相似度计算 3.语义搜索 4.无监督任务（聚类）1.1表示型模型（单塔模型）BERT和RoBERTa 在文本语义相似度（Semantic Textual Simailarty) 等句子回归任务上，已经达到SOTA的结果，其语义相似度计算的处理方式是构造句子对[CLS]sen1[SEP]sen2输入到模型中，通过各种句子间的特征交互完成相似度计算，这就是交互式模型
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2024-03-18 21:13:56
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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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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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分享嘉宾：苏永浩 58同城 资深算法工程师编辑整理：吴祺尧出品平台：DataFunTalk导读：从C端视角来看，58商业将Embedding作为广告的一种理解方式，使我们精确理解C端用户意图，同时理解B端推广提供的能力，使得目标推广以合适的形式触达C端用户。Embedding对文本语义、用户行为进行向量化，通过数学计算表达广告和用户关系，具备易表示、易运算和易推广的特点。今天将从以下几方面来介绍E
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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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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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
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
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
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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