一.BERT整体结构 BERT主要用了Transformer的Encoder,而没有用其Decoder,我想是因为BERT是一个预训练模型,只要学到其中语义关系即可,不需要去解码完成具体的任务.整体架构如下图: 多个Transformer Encoder一层一层地堆叠起来,就组装成了BERT了,在论文中,作者分别用12层和24层Transformer Encoder组装了两套BERT模型,两套模型的参数总数分别为110M和340M. 二.再次理解Transformer中的Attention机制…