Bert的预训练和微调的区别

区别有:1、目的不同;2、数据集的区别;3、模型参数的变化;4、训练的时长和复杂度;5、输出结果的用途;6、所需的计算资源。其中,目的不同指的是,预训练主要是为了让模型学会语言的基础知识,而微调则是为了使模型在特定任务上表现得更好。

Bert的预训练和微调的区别

1、目的不同

Bert预训练:主要目的是学习语言的基础知识,使模型对于各种文本信息有一个基础的理解。

微调:在预训练的基础上,为了让模型在特定的任务,如文本分类、命名实体识别等上表现得更好。

2、数据集的区别

Bert预训练:使用的是大规模的未标注文本数据,如Wikipedia和BookCorpus。

微调:使用的是针对特定任务的标注数据,例如SQuAD数据集用于问答任务。

3、模型参数的变化

Bert预训练:模型从随机初始化的参数开始学习。

微调:基于预训练模型的参数,进行微小的调整以适应特定任务。

4、训练的时长和复杂度

Bert预训练:通常需要较长的时间和大量的计算资源,因为它是从零开始学习语言的基础知识。

微调:相对较短,因为它是在预训练的基础上进行的,只需要对模型进行微调。

5、输出结果的用途

Bert预训练:得到的模型可以作为多种NLP任务的基础模型。

微调:得到的模型专门用于某一特定任务。

6、所需的计算资源

Bert预训练:需要大量的计算资源,如多个GPU或TPU进行并行计算。

微调:相对较少,但依然需要高性能的计算资源。


延伸阅读:

Bert的模型架构

Bert(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google在2018年提出的预训练深度学习模型。它的主要特点是双向和基于Transformer的架构,可以高效地处理大规模的文本数据。Bert模型的成功推动了NLP领域的发展,为多种任务提供了强大的基线模型。

文章标题:Bert的预训练和微调的区别,发布者:Flawy,转载请注明出处:https://worktile.com/kb/p/63061

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