1.BERT源码逐行解析
2.史上最细节的自然语言处理NLP/Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

BERT源码逐行解析

       解析BERT源码，关键在于理解Tensor的形状，这些我在注释中都做了标注，以来自huggingface的PyTorch版本为例。首先，BertConfig中的宝塔面板后台源码参数，如bert-base-uncased，包含了word_embedding、position_embedding和token_type_embedding三部分，它们合成为BertEmbedding，形状为[batch_size, seq_len, hidden_size]，如( x x )。

       Bert的基石是Multi-head-self-attention，这部分是理解BERT的核心。代码中对相对距离编码有详细注释，dota传奇源码通过计算左右端点位置，形成一个[seq_len, seq_len]的相对位置矩阵。接着是BertSelfOutput，执行add和norm操作。

       BertAttention则将Self-Attention和Self-Output结合起来。BertIntermediate部分，对应BERT模型中的gui源码分析一个FFN（前馈神经网络）部分，而BertOutput则相当直接。最后，BertLayer就是将这些组件组装成一个完整的层，BERT模型就是由多个这样的层叠加而成的。

史上最细节的自然语言处理NLP/Transformer/BERT/Attention面试问题与答案

       经过精心整理，以下内容包含了史上最详尽的NLP面试问题，关注Transformer、寻秦源码BERT以及Self Attention，还包括Norm相关问题，旨在深入理解这些技术的细节。

       问题精选自论文与实践，如Transformer的“Attention Is All You Need”和BERT的“Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”。深入学习，需要对这些基础模型有基本认知，源码照片管理包括Transformer的Pytorch源码、BERT的实现以及HuggingFace Transformers库。

       为何BERT首句加[CLS]标记？

       BERT的Embedding相加对语义的影响如何？

       BERT词掩码策略分别针对哪些情况？

       为何选择%词进行mask，可否调整比例？

       如何针对不同任务调整BERT的Fine-tuning方法？

       限制BERT输入长度的原因是什么？

       BERT中的非线性来源，multi-head attention是否线性？

       BERT如何处理一词多义问题？

       BERT输入细节，position id、type_id和attention_mask的作用是什么？

       学习率warm-up策略的原理和目的？

       BERT使用的Normalization结构及其区别？

       ELMO与BERT的双向性差异何在？

       BERT与Transformer Encoder的区别及其目的？

       BERT的损失函数是什么？

       Masked LM与Next Sentence Prediction任务的训练顺序？

       Transformer的权重共享机制及其好处。

       Transformer的点积模型缩放原因及multi-head attention的实现。

       Transformer Encoder-Decoder交互及与seq2seq的区别。

       multi-head attention降维的原因及好处。

       XLNet如何利用上下文信息，双流注意力的作用和设计。

       ALBERT的优化策略和与BERT的对比。

       Attention与全连接层的区别，以及self-attention的细节。

       Norm的基础操作及其在NLP中的应用。

       面试中，面试官会关注你的实际应用和理解能力，因此理解Transformer/BERT在项目中的应用至关重要。本文旨在加深你对这些技术的理解，提升你的面试准备。

       对于未解答的问题，鼓励思考和探索，我会在有空时补充答案。如需NLP相关咨询，欢迎提问。

       参考资源链接省略。