萧山区网站建设,东莞哪家纯设计公司做得好,微信小程序开发 成都,泊头市网站建设公司BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。 模型架构#xff1a; BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 主要是一个编码器#xff08;Encoder#xff09;模型#xff0c;它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本#xff0…BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。 模型架构 BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 主要是一个编码器Encoder模型它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型MLM任务即随机遮蔽一些单词然后让模型预测这些被遮蔽的单词。BART 是一个解码器Decoder模型它使用了Transformer的解码器部分。BART在预训练阶段使用了类似于BERT的MLM任务但它还包括了一个下一句预测NSP任务这使得BART在生成文本方面更为擅长。 预训练任务 BERT的预训练任务主要是MLM它随机遮蔽输入文本中的一些单词并让模型预测这些单词。BART的预训练任务除了MLM还包括一个句子排列任务即模型需要预测给定句子序列的正确顺序。 应用场景 BERT通常用于需要理解文本的任务如文本分类、命名实体识别、问答系统等。BART则更适合于文本生成任务如摘要、翻译、文本填空等。 生成方式 BERT是一个自回归模型它在生成文本时是逐词生成的每次只预测一个词。BART也是一个自回归模型但它在生成文本时可以更灵活地处理序列到序列的任务例如在机器翻译中将一个句子从一种语言翻译成另一种语言。 使用以下代码来加载BERT模型并进行一个简单的文本分类任务 from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch # 加载预训练的BERT模型和分词器 model_name bert-base-uncased # 选择一个BERT模型 tokenizer BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) # 准备输入数据 text This is a positive example. # 一个正面的例子 encoded_input tokenizer(text, return_tensorspt) # 模型预测 model.eval() # 将模型设置为评估模式 with torch.no_grad(): output model(**encoded_input) # 输出预测结果 predictions torch.nn.functional.softmax(output.logits, dim-1) print(predictions) 对于BART模型进行文本摘要任务可以使用以下代码 from transformers import BartTokenizer, BartForConditionalGeneration import torch # 加载预训练的BART模型和分词器 model_name facebook/bart-large-cnn # 选择一个BART模型这里使用CNN新闻摘要任务的预训练模型 tokenizer BartTokenizer.from_pretrained(model_name) model BartForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name) # 准备输入数据 text The quick brown fox jumps over the lazy dog. # 一个完整的句子 encoded_input tokenizer(text, return_tensorspt, max_length512, truncationTrue) # 生成摘要 model.eval() # 将模型设置为评估模式 with torch.no_grad(): output model.generate(**encoded_input, max_length20) # 输出生成的摘要 print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokensTrue)) 模型目标 BERT的目标是提高对文本的理解能力通过预训练的上下文表示来增强下游任务的性能。BART的目标是提高文本生成的能力通过预训练的序列到序列表示来增强生成文本的连贯性和准确性。
尽管BART和BERT在设计和应用上有所不同但它们都利用了Transformer的强大能力来处理自然语言并在NLP领域取得了显著的成果。
