bert

BERT：双向Transformer革命 | 重塑自然语言理解的预训练范式本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

Transformer、BERT、GPT以及Embedding之间的关系Transformer分为两大类应用，但划分标准不是"分类vs生成"，而是编码方式："BERT分类模型"和"GPT生成模型"是正确的，但Embedding不是独立的一类，而是这些模型的中间产物。

新型BERT勒索软件肆虐：多线程攻击同时针对Windows、Linux及ESXi系统趋势科技安全分析师发现，一个代号为BERT（内部追踪名Water Pombero）的新型勒索软件组织正在亚洲、欧洲和美国展开多线程攻击。该组织主要针对医疗保健、科技和会展服务行业，其活动范围显示其正成为勒索软件生态中的新兴威胁力量。

【LLM学习】2-简短学习BERT、GPT主流大模型资源：Hugging Face文档(Hugging Face Transformers)。17年NeurIPS的文章[1706.03762] Attention Is All You Need,提出了Transformer。重点可以学习自注意力机制和多头注意力。

勤奋的知更鸟

BERT介绍BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种预训练语言模型。它在NLP（自然语言处理）领域引发了广泛关注，并在多个任务上刷新了最先进的性能。BERT的创新之处在于其“深度双向”的特性，以及使用Transformer架构进行语言建模。接下来，我将为你详细介绍BERT的背景、核心原理、创新点以及如何在实际中应用。

摘取一颗天上星️

深入解析BERT：语言分类任务的革命性引擎“BERT的出现，如同在自然语言处理领域投下了一颗认知炸弹——它让机器真正学会了’联系上下文’。” ——自然语言处理研究者普遍共识

BERT情感分类参考B站BigC_666：微调BERT模型做情感分类实战，代码逐行讲解，100%可以跑通!!! 一键三连+关注，私信即可获得代码_哔哩哔哩_bilibili

14.AI搭建preparationのBERT预训练模型进行文本分类Bidirectional Encoder Representation From transformer，替代了 word embedding 的新型文字编码方案，BERT 实际有多个encoder block叠加而成,通过使用注意力模型的多个层次来获得文本的特征提取

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：