bert经典句子（yogi berra语录）

BERT预训练模型系列总结(上)

本文总结了BERT预训练模型及其优化版本，如RoBERTa、ALBERT和MacBERT。BERT，全称双向编码器表示Transformer，由Devlin等人在2018年提出，其核心是Transformer的编码层，分为预训练和微调两个阶段。

实验表明，虽然ALBERT的模型规模有所减少，但在一些任务上性能依然接近甚至超过BERT。ERNIEERNIE系列模型旨在通过集成知识增强预训练效果。ERNIE 0采用与BERT类似的架构，但改进了预训练任务，以更好地学习语义信息。

微调的目的在于我们的任务与bert预训练任务是不一致的，但是bert是非常好的语言模型，他具备提取词法和句法的强大能力。将bert嵌入到我们的网络结构中，能够简化在语言模型方面的复杂结构。

BERT，即双向编码器表示从Transformer演变而来，它通过在海量无标签文本上进行预训练，积累了丰富的语言模型知识。其核心是通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）两个预训练任务，克服了单向模型的局限性。

预训练模型是深度学习中的一项关键技术，它通过在海量数据上无监督或弱监督学习，先获取语言知识的精髓，然后针对特定任务进行微调，以提升模型的适应性。BERT，凭借其Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）预训练策略，广泛应用于文本分类、阅读理解等多样化的下游任务。

BERT，全名Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是一个革命性的自然语言处理模型，其核心在于Transformer架构，尤其是自注意力机制，它在每个字词上增强语义向量，通过Query与Key的相似性权重融合Value，实现了对上下文信息的高度依赖。

SentenceBERT:一种基于BERT的句子向量化方法

基于BERT的句子向量化方法，SentenceBERT，采用Siamese-BERT结构，旨在保留BERT对句子理解的完整性，同时增强向量在迁移任务上的泛化能力。实践证明，SentenceBERT在多种任务数据上的表现明显优于官方BERT、词Word2Vec向量平均。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：BERT是一种基于Transformer模型的预训练语言模型，能够生成上下文相关的词嵌入。可以使用BERT模型直接获取文本的向量表示，或者将BERT用作特征提取器。这些方法只是文本向量化中的一部分，选择哪种方法取决于具体任务和数据集的特点。

user embedding： 通过用户画像和行为序列建模，早期从重要特征向量化，中期使用DSSM确保用户和item在同一向量空间，目前用BERT和LSTM处理用户行为序列。基于embedding的召回方法基于embedding的召回包括i2i和u2i两种方式，如tag2vec利用词向量，item2vec利用文章ID，通过faiss进行相似度计算和特征融合。

在2023年的技术创新中，RetorMAE作为一种基于掩码自编码器（Masked Auto-Encoder）的预训练范式崭露头角，尤其BGE模型的出现，显著提升了向量检索性能，革新了多个排行榜。在现实的网络应用场景中，向量检索广泛应用在电商搜索中，如通过用户输入的查询语义，寻找与其最相似的商品。

【论文学习】BERT--谷歌大语言模型

BERT模型全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformer，其目的是为深度双向变换器进行预训练以理解语言。原论文标题为BERT： Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding，由Google AI Language团队发布。

语言大模型主要有：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）、GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列、T5（Text-to-Text Transfer Transformer）等。 BERT：BERT是一种基于Transformer的双向编码模型，由Google在2018年提出。

ALBERTALBERT是BERT的轻量级版本，全称是A Lite BERT。ALBERT通过减少参数量和共享参数来降低模型规模，同时提出了SOP（Sentence Order Prediction）任务替代NSP，以增强模型的学习能力。ALBERT通过矩阵分解减少参数，使得模型规模减少，但性能仍然保持在较高水平。

BERT的意思是指基于上下文词的预训练模型。它是自然语言处理领域中的一种重要的深度学习模型。下面详细解释BERT的概念和原理：BERT的命名释义 BERT是谷歌推出的一个自然语言处理预训练模型，其命名中的Bidirectional指的是模型在处理文本时的双向特性。

理解Bert

1、BERT是谷歌推出的一个自然语言处理预训练模型，其命名中的Bidirectional指的是模型在处理文本时的双向特性。与以往的语言模型相比，BERT可以从文本的双向进行特征学习，能够更好地理解文本含义。此外，Transformers是指BERT采用的深度学习模型架构。

2、为了深入理解BERT，最好的方式是亲手实现它。虽然网络上解析BERT源码的博客很多，但从头开始实现的资料却相对稀缺，这导致学习资料较为匮乏，使得初学者难以入手。为了解决这个问题，我开始着手填补这类学习资料的空白，经过一番努力，最终实现了一个包含300多行代码的简单BERT模型。

3、BERT是“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的缩写，即从双向的Transformer编码器中获得的表示。BERT是一个深度学习算法，被广泛应用于自然语言处理领域，可以帮助计算机更好地理解和处理人类语言。

:如何评价bert模型?

1、首先，BERT采用了深层双向编码，解决了先前预训练模型在上下文相关词向量学习上的不足。传统的语言模型是单向的，且往往较浅，难以描述句子中单词的语义依赖。BERT通过Masked Language Model（Masked LM）任务实现了真正双向编码，允许模型放心地进行双向编码并预测被掩盖的词。

2、权重共享：Bert使用相同的参数进行多层Transformer Encoder堆叠，权重共享，模型更加简洁。Transformer的Encoder和Decoder具有不同的参数，权重不共享，模型相对更复杂。

3、BERT模型在英文数据集上提供了两种大小的模型，Base和Large。Uncased是意味着输入的词都会转变成小写，cased是意味着输入的词会保存其大写（在命名实体识别等项目上需要）。Multilingual是支持多语言的，最后一个是中文预训练模型。