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BERT与Transformer到底选哪个-下部2017年，Google Brain团队在《Attention is All You Need》中发布了Transformer架构，就像突然给AI界扔了个"核弹级"外卖保温箱——它用自注意力机制（Self-Attention）彻底颠覆了传统RNN的"接力赛"处理方式。两年后，同样是Google的BERT横空出世，就像在保温箱里塞进了经过"千锤百炼"的预制菜：通过预训练+微调的"双阶段烹饪法"，BERT把Transformer架构炼成了能"通吃"各种NLP任务的"万能汤底"。

《深度学习》——bert框架BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的预训练语言模型框架，其核心思想是通过双向 Transformer 编码器学习深层语言表征，在自然语言处理（NLP）领域具有里程碑意义。

BERT与Transformer到底选哪个-上部就像「包子」和「面食」的关系——BERT是「Transformer家族」的「明星成员」，而GPT、Qwen、DeepSeek这些大模型则是「Transformer家族」的「超级后辈」。

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LLM架构解析：词嵌入模型 Word Embeddings（第二部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索本专栏深入探究从循环神经网络（RNN）到Transformer等自然语言处理（NLP）模型的架构，以及基于这些模型构建的应用程序。

Transformer、ELMo、GPT、BERT的详细理解以上内容很多参考于博主 v_JULY_v-CSDN博客的文章和b站up主自然卷小蛮的内容（自然卷小蛮的个人空间-自然卷小蛮个人主页-哔哩哔哩视频），如有侵权，联系删除。

基于BERT的序列到序列（Seq2Seq）模型，生成文本摘要或标题数据预处理：模型构建：训练与评估：

什么是量化？BERT 模型压缩的秘密武器在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型自问世以来，便如同一颗璀璨的明星，迅速成为研究和应用的焦点。它凭借着强大的语言理解能力和卓越的性能表现，在多个 NLP 任务中取得了领先成绩，为整个领域带来了革命性的变化。

一颗铜豌豆

BERT文本分类实战----美团外卖评论情绪分类HuggingFace 提供了巨大的模型库，虽然其中的很多模型性能表现出色，但这些模型往往是在广义的数据集上训练的，缺乏针对特定数据集的优化，所以在获得一个合适的模型之后，往往还要针对具体任务的特定数据集进行二次训练，这就是所谓的迁移学习。迁移学习的训练难度低，要求的数据集数量少，对计算资源的要求也低。 HuggingFace 提供了训练工具，统一了模型的再训练过程，使调用者无须了解具体模型的计算过程，只需针对具体的任务准备好数据集，便可以再训练模型。本次将使用一个情感分类任务的例子来再训练一个模型，以

梦想是成为算法高手

带你从入门到精通——自然语言处理（十. BERT）建议先阅读我之前的博客，掌握一定的自然语言处理前置知识后再阅读本文，链接如下：带你从入门到精通——自然语言处理（一. 文本的基本预处理方法和张量表示）-CSDN博客

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？在NLP领域，GPT 和 BERT 是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了 Mask 机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨 GPT 和 BERT 的 Mask 方法的核心区别，并分析其优化策略。

程序猿阿伟

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）与GPT（Generative Pretrained Transformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索与应用的焦点。

深度学习 bert与Transformer的区别联系BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-8.1.1基于ES的语义搜索（BERT嵌入向量）👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路“未来的搜索引擎将不再只是关键词的匹配，而是真正理解人类意图的智能助手” —— Elastic CTO 2024演讲节选

成为不掉头发的工程师

李沐《动手学深度学习》——14.9. 用于预训练BERT的数据集——wiki数据集问题以及存在的其他问题原因是链接已经失效。解决方法：打开下面链接自行下载，需要魔法。下载完解压到特定位置。下载链接：项目首页 - Wikitext-2-v1数据包下载:Wikitext-2-v1 数据包下载本仓库提供了一份Wikitext-2-v1的标准数据包，方便无法通过亚马逊网址下载的用户获取 - GitCode

初识Bert在学习Bert之前我们先了解“递归神经网络（RNN Recurrent neural network)” 和 “长短期记忆（LSTM Long short-term memory)”

三三木木七

BERT、T5、GPTs，Llama📕参考：大模型研讨课第一期：Why LLMs?、模型结构1（共10期）_哔哩哔哩_bilibili（本系列是课程笔记）

自然语言处理：Transformer、BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和Transformer是自然语言处理（NLP）领域中的两个重要概念。Transformer是一种新型的深度学习架构，而BERT是基于Transformer架构的具体模型之一，主要用于预训练语言表示。

Bert的使用读取文件：创建自定义数据集：数据集划分：创建数据加载器：假设 "../jiudian.txt" 文件的内容如下：

【Bert系列模型】目录一、BERT模型介绍1.1 BERT简介1.2 BERT的架构1.2.1 Embedding模块1.2.2 双向Transformer模块