探索最先进的自然语言处理机器学习模型

### 探索最先进的自然语言处理机器学习模型 #### 1. BERT架构 BERT模型基于双向编码，为语言表示提供了一种复杂的方法。它有两种不同的变体： | 模型变体 | 层数 | 注意力头数量 | 参数数量 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | BERT Base | 12个Transformer块（层） | 12个 | 约1.1亿 | | BERT Large | 24个Transformer块（层） | 16个 | 约3.4亿 | 这里我们主要关注BERT Base的架构，它是基于Transformer原理构建的。 #### 2. Transformer模型 Transformer模型结合了编码器和解码器的概念。模型先学习编码器对输入句子进行表示，再学习解码器将该表示解码为最终输出，可用于分类或翻译任务。 Transformer在此基础上更复杂，它有一组编码器和一组解码器，每个解码器以最后一个编码器的输出作为输入。 编码器层包含两个部分：自注意力层和前馈层。自注意力层首先接收模型输入，使编码器在编码每个单词时能考虑句子中的其他单词，实现上下文感知编码。自注意力层的输出传递到前馈层，前馈层独立应用于每个位置。 解码器层的结构与编码器层相似，但多了一个注意力层，帮助解码器关注编码表示的相关部分。 ```mermaid graph LR classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px; A(输入句子):::process --> B(编码器):::process B --> C(解码器):::process C --> D(输出结果):::process ``` #### 3. 编码器详解 Transformer的独特之处在于单词在编码器层中独立流动，每个位置的单词都有自己的路径。单词向量从嵌入层获取，经过自注意力层，再进入前馈网络。 自注意力是编码器中最复杂的部分。以输入句子 “This is fine” 为例，每个单词表示为一个单词向量，从中提取查询向量、键向量和值向量，通过将单词向量乘以三个不同的权重矩阵得到。 - **查询向量计算**： - \(W_q\) 为查询权重矩阵 - \(Q_{this}=W_q * E_{this}\) - \(Q_{is}=W_q * E_{is}\) - \(Q_{fine}=W_q * E_{fine}\) - **键向量计算**： - \(W_k\) 为键权重矩阵 - \(k_{this}=W_k * E_{this}\) - \(k_{is}=W_k * E_{is}\) - \(k_{fine}=W_k * E_{fine}\) - **值向量计算**： - \(W_v\) 为值权重矩阵 - \(v_{this}=W_v * E_{this}\) - \(v_{is}=W_v * E_{is}\) - \(v_{fine}=W_v * E_{fine}\) 计算每个查询/键向量对的得分，通过点积得到。例如，对于 “this” 这个单词，计算其查询向量与句子中每个位置的键向量的点积，得到多个得分。 对这些得分应用softmax函数，使其值在0到1之间，然后将得分乘以值向量并求和，得到最终向量，传递到前馈网络。 BERT采用多头注意力机制，学习12个不同的权重矩阵用于查询、键和值向量，能进行更复杂的注意力计算。 为了让编码器考虑