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温州网站建设网络,安徽六安邮政编码,深圳品牌月饼排名,广西平台网站建设设计BERT 和 Transformer 的关系#xff0c;可以用一句话概括#xff1a;BERT 是基于 Transformer 架构构建的预训练语言模型。换句话说#xff0c;Transformer 是“骨架”#xff08;架构#xff09;#xff0c;BERT 是“身体”#xff08;具体模型#xff09;。 为了让你…BERT 和 Transformer 的关系可以用一句话概括BERT 是基于 Transformer 架构构建的预训练语言模型。换句话说Transformer 是“骨架”架构BERT 是“身体”具体模型。为了让你彻底理解这个关系我从三个层面来详细解释1. 架构层面BERT 完全建立在 Transformer 之上Transformer 是什么Transformer 是 Google 在 2017 年论文《Attention is All You Need》中提出的一种全新的神经网络架构。它的核心创新是“自注意力机制Self-Attention”完全摒弃了传统的循环神经网络RNN和卷积神经网络CNN实现了并行化处理速度更快、效果更好。BERT 用了 Transformer 的哪部分BERT只使用了 Transformer 的编码器Encoder部分并且堆叠了多层通常是 12 层或 24 层。它没有使用Transformer 的解码器Decoder部分那是 GPT 系列用的。Transformer 架构 [Encoder] [Decoder] BERT 模型 [Encoder] [Encoder] ... [Encoder] 纯编码器堆叠2. 训练方式层面BERT 创新了 Transformer 的预训练任务Transformer 最初是为机器翻译设计的而 BERT 则开创性地提出了两种无监督的预训练任务让模型能从海量文本中学习语言的深层规律掩码语言建模Masked Language Model, MLM随机遮盖输入句子中 15% 的词用[MASK]替代。模型的任务是根据上下文预测被遮盖的词。关键突破这使得 BERT 能同时利用左右两边的上下文信息双向而之前的模型如 GPT只能从左到右看单向。下一句预测Next Sentence Prediction, NSP给模型两个句子 A 和 B。模型要判断 B 是否真的是 A 的下一句话。这个任务帮助 BERT 理解句子之间的逻辑关系对问答、自然语言推理等任务至关重要。总结BERT Transformer EncoderMLM NSP 预训练任务。3. 历史与影响层面BERT 是 Transformer 思想的成功实践者Transformer (2017)提供了一个强大的、通用的“积木块”即 Encoder-Decoder 架构。BERT (2018)敏锐地抓住了这个机会只用 Encoder 积木块并设计了巧妙的预训练方法引爆了 NLP 领域的“预训练微调”范式。可以说没有 Transformer就没有 BERT而 BERT 的巨大成功又反过来证明了 Transformer 架构的优越性并推动了整个大模型时代的发展。 对比总结表特性TransformerBERT提出时间2017年2018年本质通用神经网络架构基于该架构的具体语言模型组成部分编码器Encoder 解码器Decoder仅使用编码器Encoder核心创新自注意力机制Self-Attention掩码语言建模MLM 下一句预测NSP主要用途机器翻译、文本生成等文本分类、问答、命名实体识别等理解类任务 一句话终极总结Transformer 是发明了“汽车发动机和底盘”的人而 BERT 是第一个用这套系统造出了一辆性能卓越、能跑遍各种路况NLP任务的“SUV”的人。