深度学习自然语言处理：高效的BERT-like实现？

以下是一个基于PyTorch的高效BERT-like模型实现的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class BERTLikeModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size, num_classes):
        super(BERTLikeModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, hidden_size)
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(nn.TransformerEncoderLayer(hidden_size, nhead=8), num_layers=6)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
    
    def forward(self, input_ids):
        embedded = self.embedding(input_ids)
        encoded = self.encoder(embedded)
        pooled = F.avg_pool1d(encoded.transpose(1,2), encoded.size(1)).squeeze(2)
        logits = self.fc(pooled)
        return logits

在这个示例中，BERTLikeModel类是一个简化的BERT-like模型，它包含一个嵌入层、一个Transformer编码器和一个线性分类器。forward方法定义了模型的前向传播逻辑，其中输入的input_ids是一个包含单词索引的张量。

你可以根据自己的需求进行相应的修改和调整，例如更改模型的层数、隐藏层大小、调整Transformer的超参数等等。

使用这个代码示例，你可以构建一个BERT-like模型，并将其用于自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别等。