网站建设工具最简洁的,企业建站模板下载,司法鉴定网站建设的内容,深圳分销网站设计哪家好Transformer架构
encoder和decoder区别
Embeddings from Language Model (ELMO)
一种基于上下文的预训练模型,用于生成具有语境的词向量。原理讲解ELMO中的几个问题
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
BERT就是原生transformer中的Encoder两…Transformer架构
encoder和decoder区别
Embeddings from Language Model (ELMO)
一种基于上下文的预训练模型,用于生成具有语境的词向量。原理讲解ELMO中的几个问题
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)
BERT就是原生transformer中的Encoder两个学习任务MLM和NSP Masked Language Model:将输入句子中的某些token随机替换为[MASK],然后基于上下文预测这些被替换的token。学习局部语义和上下文依赖关系。这有助于BERT理解每个词的表达。 Next Sentence Prediction:给定一对句子A和B,判断B是否是A的下一句。这可以学习句子之间的关系,捕获上下文信息有助于BERT在文档层面上理解语言。 李宏毅BERTBERT
Enhanced Representation through Knowledge Integration (ERNIE)
ERNIE提出了Knowledge Masking的策略ERNIE将Knowledge分成了三个类别token级别(Basic-Level)、短语级别(Phrase-Level) 和 实体级别(Entity-Level)。通过对这三个级别的对象进行Masking提高模型对字词、短语的知识理解。预训练模型ERINEERINE的改进
Generative Pre-Training (GPT) GPT 使用 Transformer 的 Decoder 结构并对 Transformer Decoder 进行了一些改动原本的 Decoder 包含了两个 Multi-Head Attention 结构GPT 只保留了 Mask Multi-Head Attention。 GPT GPT阅读
