人工智能算法工程师(高级)课程12-自然语言处理之NLP的语言模型-ELMo,transformer,BERT与代码详解
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程12-自然语言处理之NLP的语言模型-ELMo,transformer,BERT与代码详解。本课程面向高级人工智能算法工程师，深入讲解自然语言处理(NLP)中的关键语言模型技术，包括了EMLo和transformer架构。此外，课程还详细探讨了预训练模型BERT的工作原理与应用，并提供了丰富的代码示例以帮助学员更好地理解和实现这些模型。通过本课程的学习，学员将掌握NLP领域内前沿的语言模型及其实现细节。
文章目录
- 一、引言
- 二、ELMo模型
- 1. 原理介绍
- 2. PyTorch代码实现
- 三、Transformer
- 1.原理介绍
- 2. PyTorch代码实现
- 四、BERT
- 1.原理介绍
- 2. PyTorch代码实现
- 五、总结
一、引言
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。本文将介绍几种经典的NLP语言模型，包括EMLo、Transformer和BERT，这些都是NLP最最常见的模型，这也是必学模型，本文详细讲解它们的数学原理，最后用PyTorch实现这些模型。
二、ELMo模型
1. 原理介绍
ELMo（Embeddings from Language Models）是一种基于语言模型预训练词向量的方法。它通过训练一个深度双向LSTM语言模型来学习词向量。ELMo 的核心思想是利用双向语言模型来获取单词的上下文相关表示。具体来说，ELMo 会训练两个方向的 LSTM：一个正向 LSTM 和一个反向 LSTM。这两个 LSTM 分别从前向后和从后向前读取输入序列，从而能够捕获到每个单词的上下文信息。
数学原理: 设输入序列为 X