摘要:
Embedding(词向量参数)计算: 前置条件 词汇量大小 vocab_size=30522 文本输入最长大小 max_position_embeddings=512 句子类型(标记上下文) BERT用了2个句子,为0和1 token_type_embeddings=2 隐藏层 hidden_si 阅读全文
posted @ 2025-03-06 19:46
HaibaraYuki
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13.1.BERT公认的里程碑 BERT 的意义在于:从大量无标记数据集中训练得到的深度模型,可以显著提高各项自然语言处理任务的准确率。 近年来优秀预训练语言模型的集大成者: 参考了 ELMO 模型的双向编码思想、 借鉴了 GPT 用 Transformer 作为特征提取器的思路、 采用了 word 阅读全文
posted @ 2025-03-06 11:10
HaibaraYuki
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