从零开始大模型开发与微调：BERT的基本架构与应用

从零开始大模型开发与微调：BERT的基本架构与应用

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/universsky2015/article/details/139729240

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google AI Language团队在2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它通过双向训练的方式捕捉句子中的上下文信息，在多个自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。本文将从背景介绍开始，详细阐述BERT模型的基本架构与应用。

1.背景介绍

在自然语言处理（NLP）领域，BERT模型的出现标志着一个重要的里程碑。BERT由Google AI Language团队在2018年提出，旨在通过双向训练的Transformer架构来捕捉句子中的上下文信息。BERT的出现不仅在多个NLP任务中取得了显著的性能提升，还引发了对预训练和微调方法的广泛关注。

自然语言处理涉及理解和生成人类语言，这一任务充满了复杂性和挑战。传统的NLP方法通常依赖于手工特征工程和规则，难以处理语言的多样性和复杂性。深度学习的引入，特别是基于神经网络的方法，为NLP带来了新的希望。

1.2 预训练与微调的兴起

在BERT之前，预训练和微调的概念已经在计算机视觉领域取得了成功。预训练模型在大规模数据集上进行训练，然后在特定任务上进行微调，这种方法不仅提高了模型的性能，还减少了对标注数据的依赖。BERT将这一方法引入NLP，通过在大规模文本数据上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，实现了显著的性能提升。

图：BERT模型的基本架构示意图

本文内容来自CSDN。