Transformer大模型实战 BERT 的配置_bert 和 transformer 模型构建

Transformer大模型实战 BERT 的配置

1.背景介绍

1.1 自然语言处理的重要性

在当今信息时代,自然语言处理(NLP)已成为人工智能领域中最重要和最具挑战性的研究方向之一。作为人与机器交互的桥梁,NLP技术使计算机能够理解和生成人类语言,从而在诸多应用场景中发挥关键作用,如智能助手、机器翻译、文本摘要、情感分析等。

1.2 Transformer模型的崛起

传统的NLP模型如RNN、LSTM等存在着长期依赖问题和并行计算能力差的缺陷。2017年,谷歌大脑团队提出了Transformer模型,该模型完全基于注意力机制,摒弃了RNN的结构,大幅提升了并行计算能力。Transformer模型在机器翻译等任务上取得了突破性的表现,开启了NLP领域的新纪元。

1.3 BERT模型的重要意义

2018年,谷歌AI团队发布了BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型,这是第一个基于Transformer的双向编码器表示模型。BERT在预训练阶段引入了全新的掩蔽语言模型和下一句预测任务,在大规模无标记语料上进行预训练,学习到了深层次的语义表示。BERT在多项NLP任务上取得了state-of-the-art的表现,成为NLP领域最重要的里程碑式模型之一。

2.核心概念与联系

2.1 Transformer模型架构

Transformer模型由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个核心模块组成。编码器将输入序列映射为高维度的语义表示,解码器则基于编码器的输出生成目标序列。两者均由多个相同的层组成,每层内部采用多头注意力机制和前馈神经网络。