总的来说， 基于BERT的文本分类模型就是在原始的BERT模型后再加上一个分类层即可，类似的结构掌柜在文章 [4]基于Transformer的分类模型中也介绍过，大家可以去看一下。 一、BERT模型总体架构与输入形式 BERT的模型结构和原始的Transformer中的Encoder相同（多个Transformer块的堆叠），但是在对输入的处理上有少许改动：加入段落编码（Segment Embedding）和使用了可训练的位置编码（Trainable Positional Embedding）。 对于输入文本的处理如图5-1所示。 Bert模型如何自己定义下游任务并进行微调？ 使用huggingface的Bert模型，现在想自己定义一个下游任务，然后根据自己的数据集训练模型，再对预训练结果进行微调，请问pytorch代码要怎… 显示全部 关注者 58 被浏览
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基本概念 BERT全称 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，意思是多Transformer的双向的编码器表示，由谷歌进行开发。当然由于Transformer架构，它是基于上下文的嵌入模型，但跟Transformer不同的是，它只有编码器，我们可以把它看作只有编码器的Transformer结构，当然还有只有Transformer的解码器结构.
Bert模型最终目的是为了解决上游任务 (生成词向量)，bert在训练的时候有两个目标完形填空 (预测被mask的词v…[CLS] 表示标签用于类别预测，结果为 1，表示输入为连续句对；结果为 0，表示输入为随机句对。 模型将在训练中学习对句子关系的理解， 加强模型抽取句子语义的能力。 BERT 模型通过对 MLM.
BERT应不应该叫「大模型」？ 这个问题其实还挺经典的，跟CLIP、DINO、Stable Diffusion等一系列模型是不是应该叫「大模型」属于一个范畴。 最早听说「大模型」这个词应该是在2022年左右，当时听到不少老师都表达出「大模型要来了」的观点。 当我第一次见到「大模型」——也就是LLaMA的时候，我很. 在两个中文NER上做了些BERT-Softmax与BERT-CRF的实验， 理论诚不欺我，实践是与其理论对应上的，加CRF层的效果是优于Softmax的。 但这里要提醒一下，模型训练时，要保持CRF的learning-rate大于BERT层的learning-rate，大概100倍左右，不然可能会出现比BERT-Softmax差的结果。 经过前面 一系列文章 的介绍我们总算是对于Transformer有了清晰的认知。 不过说起Transformer模型，其实在它发表之初并没有引起太大的反响，直到它的后继者BERT [1]的出现才使得大家再次回过头来仔细研究Transformer。
