Transformer大模型实战 BART模型的架构

最新推荐文章于 2025-04-08 15:16:53 发布
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分类专栏： AI大模型应用入门实战与进阶 大数据与AI人工智能大模型MCP&A2A深度研究 AI大模型应用开发实战代码案例详解 文章标签： 程序员提升自我 硅基计算 碳基计算 认知计算 生物计算 深度学习 神经网络 大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
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BART, Transformer, 自然语言处理, 文本生成, 文本摘要, 机器翻译, 预训练模型, 序列到序列

1. 背景介绍

近年来，深度学习在自然语言处理 (NLP) 领域取得了显著进展，其中 Transformer 架构的出现尤为重要。Transformer 引入了自注意力机制，有效解决了传统 RNN 模型在长序列处理上的瓶颈，并取得了在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务上的优异性能。

BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 是 Google AI 团队提出的一个基于 Transformer 架构的预训练语言模型，它结合了双向编码和自回归解码的优势，在文本生成任务上表现出色。BART 模型通过预训练的方式学习了丰富的语言表示，可以用于多种下游任务，例如文本摘要、机器翻译、问答系统、对话系统等。

2. 核心概念与联系

BART 模型的核心概念包括：

  • Transformer 架构: BART 模型基于 Transformer 架构，它利用自注意力机制捕捉文本序列中的长距离依赖关系，并通过多层编码器和解码器进行信息处理。
  • 双向编码: BART 模型采用双向编码器，可以从文本序列中捕捉到上下文信息，更好地理解文本语
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Transformer大模型实战 了解BART模型
AI天才研究院
07-16 1158
Transformer大模型实战：了解BART模型 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：BART模型，预训练，多任务学习，自然语言处理 1. 背景介绍
BART模型简单介绍
云隐雾匿的博客
04-14 7127
对于序列分类任务（如文本情感分类），BART模型的编码器与解码器使用相同的输入，将解码器最终时刻的隐含层状态作为输入文本的向量表示，并输入至多类别线性分类器中，再利用该任务的标注数据精调模型参数。与BERT模型的 [CLS] 标记类似，BART模型在解码器的最后时刻额外添加一个特殊标记，并以该标记的隐含层状态作为文本的表示，从而能够利用完整的解码器状态。在这些任务中，编码器的输入是作为条件的输入文本，解码器则以自回归的方式生成对应的目标文本。对于不同的任务，BART模型的精调方式有所不同。
大模型论文：BART
最新发布
apple_50860766的博客
04-08 519
本文提出了 BART，一种用于预训练序列到序列模型（sequence-to-sequence models）的去噪自编码器（denoising autoencoder）。使用任意噪声函数对文本进行扰动（corrupt）；学习一个模型来重建原始文本。BERT（双向编码器）、GPT（左到右的解码器）、许多更近期的预训练方案本文评估了多种噪声策略，发现最优的方案是在原始句子中随机打乱顺序，并使用一种新颖的文本填充机制，该机制将文本中的连续片段用一个单一的 mask token 替换。
BART模型
qq_15821487的博客
08-18 2000
文本填充：采样多个文本段，文本段长度取决于泊松分布 (λ = 3)。用单个掩码 token 替换每个文本段。长度为 0 的文本段对应掩码 token 的插入。 句子排列变换：按句号将文档分割成多个句子，然后以随机顺序打乱这些句子。 文档旋转：随机均匀地选择 token，旋转文档使文档从该 token 开始。该任务的目的是训练模型识别文档开头。 BART模型其实就是transformer的架构，只是有不同的预训练构造方式而已 ...
【论文精度】生成式预训练模型——BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）
weixin_45828972的博客
12-17 6681
​ BART是一个预训练的seq2seq的去噪自编码（denoising autoencoder）模型，BART以下方式进行训练①用任意的噪声函数(noising function)去破坏文本；②学习一个模型来重建原始文本。它使用一个标准的基于transformer的神经机器翻译架构，可以看作是BERT（双向编码器）、GPT（left-to-right解码器）以及其他预训练方案的推广。
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformer）模型
彬彬侠的博客
03-05 1009
BART是Facebook AI（FAIR）在2019年提出的一种预训练文本生成模型，它结合了BERT的双向编码能力和GPT的自回归解码能力，适用于文本修复、文本摘要、问答系统、文本生成等任务。BART是一个基于Transformer编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构的预训练语言模型，其主要思想是：在预训练阶段，模型学习如何修复被破坏的文本（如随机删除、遮盖、打乱顺序等）。在下游任务中，BART作为序列到序列（Seq2Seq）模型，用于文本生成、摘要、翻译等任务。广泛应用于 NLP 任务。
BART--详解
GDHBFTGGG的博客
10-10 2247
​# 加载BART分词器和预训练的文本摘要模型​# 输入待生成摘要的长文本text = """"""​# 对输入文本进行编码​# 使用BART进行文本摘要生成​# 解码生成的摘要文本BART模型概述：BART是结合了BERT和GPT优势的序列到序列生成模型，广泛用于文本生成任务，如摘要、翻译、对话生成等。基本结构：由双向编码器（类似BERT）和自回归解码器（类似GPT）组成。通过多种扰动输入的方法进行去噪自编码器训练。经典代码：使用Hugging Face的。
BART模型-包含网络参数
08-16
中文自动摘要模型，可使用 import torch model.load_state_dict(torch.load('BART.pth')) 进行模型的加载
文本摘要的 BART 模型
了解关于云主机、GPU、AI、数据库托管、Kubernetes等相关技术知识，以及DigitalOcean云平台使用教程
10-29 1048
研究人员或记者往往需要花费大量时间筛选互联网上的长篇信息，以找到所需内容。使用摘要或释义提要，可以快速浏览长篇文献的重点内容，从而节省时间和精力。借助 Transformer 模型，可以自动完成文本摘要这一 NLP 任务。实现这一目标有两种方法：提取式和抽象式摘要。提取式摘要是指从文本中找到最重要的陈述并将其提取出来，这可以看作是一种信息检索。相比之下，抽象式摘要更具挑战性，它试图理解整个材料，并通过释义文本来概括其要点。抽象式摘要任务通常由像 BART 这样的 Transformer 模型执行。
深度学习系列30：BART模型
kittyzc的博客
06-10 4325
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，双向自回归变压器）用于多模态中将文字转为图像。 参考网上开源的中文bart地址：https://huggingface.co/uer/bart-base-chinese-cluecorpussmall，下面是个使用例子 模型简要描述如下： BART模型架构与transformer相同，但参考GPT模型，将原有ReLU激活函数变成了GeLUs函数。 在预训练时，首先使用多种噪声对原始文本进行破坏，然后通过
深入理解深度学习——BERT派生模型：BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）
冯·诺依曼
06-24 1万+
UniLM和XLNet都尝试在一定程度上融合BERT的双向编码思想，以及GPT的单向编码思想，同时兼具自编码的语义理解能力和自回归的文本生成能力。由脸书公司提出的BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）也是如此，它是一个兼顾上下文信息和自回归特性的模型。不同的是，UniLM和XLNet的模型结构与BERT基本一致，通过修改训练过程让模型具备了一定的文本生成能力，故模型的主要功能依然是语义理解。
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论文阅读【自然语言处理-预训练模型2】BART:Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation
weixin_47082769的博客
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我们介绍了 BART，一种用于预训练序列到序列模型的去噪自动编码器。BART 通过 (1) 使用任意噪声函数破坏文本，以及 (2) 学习模型来重建原始文本进行训练。它使用标准的基于 Tranformer 的神经机器翻译架构，尽管它很简单，但可以看作是对 BERT（由于双向编码器）、GPT（具有从左到右的解码器）和许多其他更新预训练计划。我们评估了许多噪声方法，通过随机打乱原始句子的顺序和使用新颖的填充方案找到最佳性能，其中文本跨度被替换为单个掩码标记。
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