bert

摘取一颗天上星️

BERT：让AI真正“读懂”语言的革命——图解谷歌神作《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》

付付付付大聪明

使用BERT/BiLSTM + CRF 模型进行NER进展记录~使用代码处理数据集，发现了一些问题，以及解决办法~下载了一组数据集，数据存放在CSV中，GBK格式。如下：

旺旺棒棒冰

bert扩充或者缩小词表在BERT模型中添加自己的词汇（pytorch版） - 知乎1. 扩充词表替换bert词表中的【unused】

BERT和GPT语言模型的核心差异BERT 采用Transformer编码器结构，通过双向注意力机制同时分析文本的前后文信息。例如在处理"我的宠物是一只会叫的（）“时，能结合前后词预测"狗”。结构特点：多层双向编码器堆叠（BERT-base 12层/BERT-large 24层），嵌入层融合词向量、位置编码和句子类型编码。

BERT***是深度学习中的一种训练策略，指在大规模无标注数据上预先训练模型，使其学习通用的特征表示，再通过微调（Fine-tuning）适配到具体任务

油泼辣子多加

【大模型】Bert应对超长文本截断 (Truncation)滑动窗口 (Sliding Window)层次化编码 (Hierarchical Encoding)

【深度学习】11. Transformer解析： Self-Attention、ELMo、Bert、GPT传统的循环神经网络（RNN）处理序列信息依赖时间步的先后顺序，无法并行，而且在捕捉长距离依赖关系时存在明显困难。为了解决这些问题，Transformer 引入了 Self-Attention（自注意力）机制，彻底摆脱了循环结构。

油泼辣子多加

【大模型】Bert变种

数据与后端架构提升之路

Dropout 在大语言模型中的应用：以 GPT 和 BERT 为例大型语言模型（LLMs）如 GPT（生成式预训练 Transformer）和 BERT（双向编码器表示 Transformer）通过其强大的语言理解和生成能力，彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。然而，这些模型拥有数亿甚至数千亿个参数，复杂结构使其极易过拟合，即在训练数据上表现优异，但在未见过的数据上表现不佳。为了解决这一问题，Dropout 作为一种关键的正则化技术被广泛应用于这些模型中。本文将深入探讨 Dropout 在 GPT 和 BERT 中的作用、机制、应用位置以及与其他正则化方法的对比，揭示

基于BERT和GPT2的实现来理解Transformer的结构和原理核心就是编码器和解码器，简单理解：编码器就是特征提取，解码器就是特征还原。Transformer最初是一个Encoder-Decoder架构，用于机器翻译任务：

油泼辣子多加

【大模型】BertTransformer EncoderEmbedding 层给定输入文本对 (Sentence A, Sentence B)，BERT 构造如下序列：

阿维的博客日记

Bert和GPT区别BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和 GPT（Generative Pre-trained Transformer）都基于 Transformer 架构，但在设计目标、预训练任务和应用场景上有很大区别：

图解BERT大家可以访问图解Bert 获取更加优质的阅读体验。图解BERT一文还在持续更新中。按序执行以下命令完成环境搭建:

今天也想快点毕业

基于BERT预训练模型(bert_base_chinese)训练中文文本分类任务(AI老师协助编程)PS：虚拟环境可以避免权限问题，并隔离项目依赖权限问题的报错：训练脚本(train_bert.py)如下：

# 深入解析BERT自然语言处理框架：原理、结构与应用在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）框架的出现无疑是一个重要的里程碑。它凭借其强大的语言表示能力和广泛的应用前景，彻底改变了我们对文本数据的理解和处理方式。本文将深入解析BERT框架的原理、结构和应用，帮助读者更好地理解这一强大的工具。

BERT框架：自然语言处理的革命性突破在自然语言处理（NLP）领域，2018年Google推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）框架无疑是一场革命。作为基于Transformer架构的双向编码器表示模型，BERT通过预训练学习丰富的语言表示，并在各种NLP任务中取得了显著的成绩。本文将详细介绍BERT的核心原理、技术特点以及实际应用。

BERT、GPT-3与超越：NLP模型演进全解析自然语言处理（NLP）领域近年来经历了前所未有的变革，从早期的统计方法到如今的深度学习大模型，技术的进步推动了机器理解、生成和交互能力的飞跃。其中，BERT和GPT-3作为两个里程碑式的模型，分别代表了不同的技术路线，并在各自的应用场景中展现出强大的能力。本文将深入解析BERT和GPT-3的核心思想、技术差异，并探讨NLP模型的未来发展趋势。　　1.BERT：双向编码器的革命　　2018年，谷歌推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Tra

Qwen3 - 0.6B与Bert文本分类实验：深度见解与性能剖析[25/04/28] 新增Qwen3-0.6B在Ag_news数据集Zero-Shot的效果。新增Qwen3-0.6B线性层分类方法的效果。调整Bert训练参数（epoch、eval_steps），以实现更细致的观察，避免严重过拟合的情况。

Text models —— BERT，RoBERTa， BERTweet，LLamaBERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT是基于Transformer的Encoder（编码器）结构得来的，因此核心与Transformer一致，都是注意力机制。这种机制使得模型能够捕捉到句子中词语之间远距离的依赖关系，这是传统RNN/LSTM难以高效实现的能力。

文本分类任务Qwen3-0.6B与Bert：实验见解最近在知乎上刷到一个很有意思的提问Qwen3-0.6B这种小模型有什么实际意义和用途。查看了所有回答，有人提到小尺寸模型在边缘设备场景中的优势（低延迟）、也有人提出小模型只是为了开放给其他研究者验证scaling law（Qwen2.5系列丰富的模型尺寸为开源社区验证方法有效性提供了基础）、还有人说4B、7B的Few-Shot效果就已经很好了甚至直接调用更大的LLM也能很好的解决问题。让我比较感兴趣的是有大佬提出小模型在向量搜索、命名实体识别（NER）和文本分类领域中很能打，而另一个被拿来对比的就是Ber