Berapa banyak lapisan Transformer digunakan dalam model BERT?

BERT ialah model bahasa pra-latihan yang menggunakan Transformer sebagai struktur rangkaian. Berbanding dengan rangkaian neural berulang (RNN), Transformer boleh dikira secara selari dan boleh memproses data jujukan dengan berkesan. Dalam model BERT, Transformer berbilang lapisan digunakan untuk memproses jujukan input. Lapisan Transformer ini menggunakan mekanisme perhatian kendiri untuk memodelkan korelasi global bagi jujukan input. Oleh itu, model BERT dapat lebih memahami maklumat kontekstual, seterusnya meningkatkan prestasi tugasan bahasa.

Model BERT mengandungi dua peringkat utama: pra-latihan dan penalaan halus. Peringkat pra-latihan menggunakan korpus berskala besar untuk pembelajaran tanpa pengawasan untuk mempelajari maklumat kontekstual teks dan mendapatkan parameter model bahasa. Dalam fasa penalaan halus, parameter pra-latihan digunakan untuk penalaan halus pada tugas tertentu untuk meningkatkan prestasi. Reka bentuk dua peringkat ini membolehkan BERT berfungsi dengan baik dalam pelbagai tugas pemprosesan bahasa semula jadi.

Dalam model BERT, jujukan input mula-mula menukar perkataan kepada perwakilan vektor melalui lapisan benam, dan kemudian diproses oleh berbilang pengekod Transformer untuk akhirnya mengeluarkan perwakilan jujukan.

Model BERT mempunyai dua versi iaitu BERT-Base dan BERT-Large. BERT-Base terdiri daripada 12 lapisan pengekod Transformer, setiap lapisan mengandungi 12 kepala perhatian diri dan rangkaian neural suapan. Kepala perhatian kendiri mengira korelasi setiap kedudukan dalam urutan input dengan kedudukan lain dan menggunakan korelasi ini sebagai pemberat untuk mengagregat maklumat urutan input. Rangkaian saraf feedforward melakukan transformasi tak linear pada perwakilan setiap kedudukan dalam jujukan input. Oleh itu, model BERT mempelajari perwakilan jujukan input melalui pelbagai lapisan perhatian kendiri dan transformasi bukan linear. BERT-Large mempunyai lebih banyak lapisan dan saiz parameter yang lebih besar daripada BERT-Base, jadi ia boleh menangkap maklumat semantik dan kontekstual jujukan input dengan lebih baik.

BERT-Large menambah lebih banyak lapisan berdasarkan BERT-Base. Ia mengandungi 24 lapisan pengekod Transformer, setiap lapisan mempunyai 12 kepala perhatian diri dan rangkaian saraf suapan. Berbanding dengan BERT-Base, BERT-Large mempunyai lebih banyak parameter dan lapisan yang lebih dalam, jadi ia boleh mengendalikan tugas bahasa yang lebih kompleks dan melakukan lebih baik dalam beberapa tugas bahasa.

Perlu diingatkan bahawa model BERT menggunakan kaedah model bahasa dua hala dalam proses latihan, iaitu meliputi secara rawak beberapa perkataan dalam urutan input, dan kemudian membiarkan model meramalkan perkataan yang dilindungi ini. Ini membolehkan model bukan sahaja mempertimbangkan kesan perkataan sebelumnya pada perkataan semasa semasa memproses tugasan, tetapi juga mempertimbangkan kesan perkataan seterusnya pada perkataan semasa. Kaedah latihan ini juga memerlukan model untuk dapat memproses jujukan input pada sebarang kedudukan, jadi perlu menggunakan Transformer berbilang lapisan untuk memproses maklumat jujukan.

Atas ialah kandungan terperinci Berapa banyak lapisan Transformer digunakan dalam model BERT?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!