在自然语言处理(NLP)领域,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个具有里程碑意义的大模型,它凭借强大的预训练能力和广泛的应用价值,深刻改变了语言理解的范式。本文将从BERT的起源、架构、预训练方法以及实际应用等方面展开,详细探讨BERT如何通过“预训练+微调”的模式实现对多种NLP任务的强大适配能力,以及它在互联网行业中的广泛应用,例如美团如何利用BERT提升用户评论情感分析、搜索词意图识别和搜索词改写等业务的准确性和效率。按照惯例,结论先行这篇文章要讨论啥?讨论由 Transformer 编码器部分发展而来的大模型 BERT 。这是一个里程碑式的大模型,它凭借深远的技术影响力早已成为众多互联网应用(如搜索、推荐)的核心,因此学习 BERT 有助于我们洞悉当前大模型强大能力的技术奠基与实际价值。文章讨论的核心问题和结论是啥?① BERT 是什么,它与 Transformer 有什么关系?BERT 是一个基于 Transformer 的编码器部分发展而来的模型,旨在通过预训练成为一个“通用”的语言理解模型。BERT 与 GPT(基于 Transformer 解码器发展而来)并列为 Transformer 架构的两个最负盛名的分支。② BERT 如何实现其“通用性”并解决多种自然语言处理任务?B
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