模型架构与注意力

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题目目录

42 道原题
  1. transformer的点积模型做缩放的原因是什么?

    原题
  2. BERT用字粒度和词粒度的优缺点有哪些?

    原题
  3. BERT的Encoder与Decoder掩码有什么区别?

    原题
  4. BERT用的是transformer里面的encoder还是decoder?

    原题
  5. 为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词,可以是其他的比例吗?

    原题
  6. 为什么BERT在第一句前会加一个[CLS] 标志?

    原题
  7. BERT非线性的来源在哪里?

    原题
  8. BERT训练时使用的学习率 warm-up 策略是怎样的?为什么要这么做?

    原题
  9. 在BERT应用中,如何解决长文本问题?

    原题
  10. 为什么要做多头注意力机制呢

    原题