毕业论文bert

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摘要 BERT :Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 作者 Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton L

咨询记录 · 回答于2023-12-11 07:35:04

读论文BERT

BERT :Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 作者 Jacob Devlin Ming-Wei Chang Kenton Lee Kristina Toutanova 单位:Google AI Language

BERT论文总结

如果Hidden size = 768, 要保持多头Q,K,V的维度为64,那么head size 需要等于12. *** BERT BASE 参数估计 *** vocab -\-> Hidden state: 30K * 768 Hidden state

Bert论文分析

此外,BERT模型引入“预测是否为下一句”的任务,来共同学习pre-trained representations。因此,BERT pre-trained representations的目标就是同时预测被mask的

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