transformer和bert学习笔记_bert位置编码和transform的区别

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一、transformer是什么

完整transformer的结构
transformer是经典的编码器解码器结构，对于整个结构分为四个主要部分

输入部分：transformer输入为固定长度的512(利于残差连接?大概)的向量，他除了包含词的信息还包含位置信息（positional encoding）

编码器部分：n个Transformer block（n=6）堆叠在一起
编码器主要是输入后进行多头注意力机制，残差连接，正则化，MLP，再残差连接正则化。
残差连接LayerNorm(x+Sublayer(x))，防止梯度消失

注意力机制，key，query，value，形象一点的理解：key相当于名字，value是分数，query表示我想看谁的分数，所以通过query去查key对应的value，获得最终的结果

将vkq投影后进行点乘后拼接进行输出，点乘不像相加可以有参数学习，线性投影倒是可以学习

解码器部分：自回归，上一时刻的输出是这一时刻的输入（相当于输入不仅是当前输入值还包含上一时刻输出值），但不应该看到下一时刻的信息，所以是masked multi-head attention

输出部分：输出就是线性层进行softmax

二、Bert是什么

bert指基于transformer的双向编码器表示
和transformer的区别：transformer使用位置编码，通过直到位置信息就知道了前文的信息，而bert认为还能直到后面的信息，他使用一个掩码的语言模型，简单来说就像是完形填空一样。

wordpiece：对于一个很少出现的词，可以把他切成一个个词根，让他变成更常见的词

预训练

具体而言每一个输入包含三个信息：每个词自身的embedding信息，他在哪个句子部分的信息，他所在位置的信息