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erenup 2021-08-14 09:12:21 +08:00
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docs/篇章2-Transformer相关原理/2.5-篇章小测.md
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* 问题4: BERT预训练时mask的比例，可以mask更大的比例吗？
* 问题5: BERT如何进行tokenize操作？有什么好处？
* 问题6: GPT如何进行tokenize操作？和BERT的区别是什么？
* 问题7: BERT模型特别大，单张GPU训练仅仅只能放入1个batch的时候，怎么训练？
* 问题7: BERT模型特别大，单张GPU训练仅仅只能放入1个batch的时候，怎么训练？
* 问题8: Transformer为什么需要一个position embedding？
* 问题9: Transformer中的残差网络结构作用是什么？
* 问题10: BERT训练的时候mask单词的比例可以特别大（大于80%）吗？
* 问题11: BERT预训练是如何做mask的？
* 问题11: word2vec到BERT改进了什么？

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docs/篇章3-编写一个Transformer模型：BERT/3.3-篇章小测.md
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## 篇章小测
* 问题1: BERT训练时候的学习率learning rate如何设置?
* 问题2: BERT模型使用哪种分词方式？
* 问题3: 如何理解BERT模型输入的type ids？
* 问题3: 如何理解BERT模型输入的type ids？
* 问题4: Hugginface代码中的BasicTokenizer作用是？
* 问题5: WordPiece分词的好处是什么？
* 问题6: BERT中的warmup作用是什么？