Bert研习资料

最新推荐文章于 2022-10-12 17:29:14 发布
原创 最新推荐文章于 2022-10-12 17:29:14 发布 · 119 阅读 · 0 ·
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该博客提供了Transformer和BERT的使用教程，聚焦于信息技术领域中自然语言处理相关技术，能帮助开发者了解如何运用这两种技术开展工作。
深度学习系列资料总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
word2vec模型评估_NLP之文本分类：TfIdf、Word2Vec和BERT三种模型比较
weixin_39949673的博客
11-27 1202
NLP(自然语言处理)是人工智能的一个领域，它研究计算机和人类语言之间的交互作用，特别是如何通过计算机编程来处理和分析大量的自然语言数据。NLP常用于文本数据的分类。文本分类是指根据文本数据内容对其进行分类的问题。我们有多种技术从原始文本数据中提取信息，并用它来训练分类模型。本教程比较了传统的词袋法(与简单的机器学习算法一起使用)、流行的词嵌入模型(与深度学习神经网络一起使用)和最先进的...
bert模型加速
lcomecon的博客
12-01 605
加速 BERT 模型有多少种方法？从架构优化、模型压缩到模型蒸馏，最新进展详解！ - AI研习社的文章 - 知乎 方法： 架构改进：将原有的架构改进为更快的架构，例如，将 RNN 替换为 Transformer或CNN；使用需要较少计算的层等。当然也可以采用其他优化，例如从学习率和策略、预热步数，较大的批处理大小等； 模型压缩：通常使用量化和修剪来完成，从而能够在架构不变（或者大部分架构不变）的情况下减少计算总量； 模型蒸馏：训练一个较小的模型，该模型能够复制原始模型的行为。 ...
bert单机多GPU训练
xiangfengweixiaojie的博客
04-08 1013
多GPU训练bert 概述 做nlp的肯定都听说过bert了，它属于迁移学习，官方提供了通用语料bert预训练结果，通过微调，可以提高下游任务的准确率。但是bert使用的维基百科这类的通用语料，对特定领域的文本特征学的不是很好。例如我所在的医疗领域，bert并不能很好区分医学特征，此时就需要我们对自己的语料进行预训练。bert官方也提到利用fine-tune任务的语料进行预训练，能提高fine-tune任务的准确率。 训练bert 官方提供的bert是使用tpu集群训练的代码，他可以兼容单核GPU、多核CP
谷歌更强 NLP 模型 XLNet 开源：20 项任务全面碾压 BERT！
AI 研习社的博客
06-21 830
雷锋网 AI 科技评论按：去年 11 月份，谷歌研究团队在 GitHub 上发布了万众期待的 BERT，它不仅在 11 项 NLP 测试中刷新了最高成绩，甚至还表现出全面超越人类的惊人结果。但 BERT 带来的震撼还未平息，今日又一个令众多 NLPer 兴奋的消息发布： CMU 与谷歌大脑提出的全新 XLNet 在 20 个任务上超过了 BERT 的表现，并在 18 个任务上取得了当前最佳效果！而...
AI研习社技术分享
猪逻辑公园
07-09 9436
AutoML在 IEEE-ISI World Cup 2019竞赛中的应用：冠军团队DeepBlueAI技术分享 GitHub项目推荐|awesome-bert:BERT相关资源列表 【CVPR 2019 全部论文合集】https://ai.yanxishe.com/page/resourceDetail/845 【CVPR 2019 Oral 论文精选】https://ai.yanxis...
三分钟带你读懂 BERT
weixin_33858249的博客
03-21 272
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： BERT Technology introduced in 3-minutes 作者 |Suleiman Khan, Ph.D. 翻译 | 胡瑛皓、stone豪 校对 | 酱番梨 审核 | 约翰逊·李加薪 整理 | 立鱼王 原文链接...
Google BERT 中文应用之《红楼梦》中对话人物提取
迈微AI研习社 · 号主
07-19 2320
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超越 BERT 和 GPT，微软亚洲研究院开源新模型 MASS！
AI 研习社的博客
06-27 984
自 2018 年以来，预训练无疑是自然语言处理（NLP）领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型，该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而，对于序列到序列的自然语言生成任务，这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进，对此，微软亚洲研究院提出了一个全新的通用预训练方法——MASS，在该任务中可以得到比 BERT 和 GPT 更好的...
从零构建智能问答模型：BERT与GPT-2实战指南
通过深入研习该项目，学习者不仅能掌握智能问答系统的构建方法，更能建立起对大模型工作机制的整体认知，为后续探索更复杂的任务（如多轮对话、知识图谱融合问答、长文本理解等）打下坚实基础。尤其对于刚接触NLP的...
谷歌FLAN-T5作者亲讲：5400亿参数，1800个任务，如何实现大语言模型“自我改进”-鲟曦研习社.pdf
09-15
预训练阶段，模型通过大量无标注文本学习语言的一般规律，如BERT通过Masked Language Modeling或Next Sentence Prediction等任务进行学习。而微调阶段，则是在特定任务（如问答、情感分析等）的有标注数据集上对模型...
精选资源
谷歌FLAN-T5作者亲讲：5400亿参数，1800个任务，如何实现大语言模型“自我改进”_鲟曦研习社.pdf
05-18
知识点9：从BERT、XLNet到MPNet，都是NLP领域中常用的预训练语言模型。 知识点10：Fine-tune和Prompting是两种常用的提升大模型性能的方法，可以提高模型的理解能力和泛化能力。 知识点11：In-context few-shot ...
AI研习社对话系统口语理解冠军模型源码解析
RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的改进版本。BERT是目前自然语言处理（NLP）领域的一个里程碑式模型，它通过预...
KeyBert关键词提取 ：原理、方法介绍、代码实践
chenhepg的博客
07-08 2万+
KeyBert的安装、使用、样例、模型加载 zhKeyBert的使用
bertopic TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘cachedir‘
chenhepg的博客
10-12 2347
bertopic==0.11.0 依赖的 joblib版本
neo4j在windows64位的安装：neo4j-community-3.2.0-windows 和 jdk-8u181-windows-x64.exe
chenhepg的博客
12-17 869
@创建于：20201217 @修改于：20201217 1、背景 安装知识图谱工具neo4j，着手知识图谱的研究。 2、neo4j 与 jre要匹配 neo4j与jdk版本 最后贴个网址，官方文档：https://neo4j.com/docs/operations-manual/3.5/installation/requirements/ 3、参考连接 （1）neo4j与jdk版本 （2）neo4j安装详细步骤（小白版） （3）JDK下载安装及环境变量配置的图文教程（详解） ...
知识图谱：学习资料（持续更新）
chenhepg的博客
05-27 635
创建日期：2020.5.27 修改日期：2020.5.27 1、农业知识图谱（Agriculture_KnowledgeGraph）项目环境构建 2、最全知识图谱综述: 概念以及构建技术 3、知识图谱(Knowledge Graph)之综述理解 4、知识图谱可视化展示 https://www.ownthink.com/ ...
Sentence-Transformer积累
chenhepg的博客
07-08 599
@创建于：20210708 @修改于：20210708 官网：SentenceTransformers Documentation Sentence-Transformer的使用及fine-tune教程 …一个博客：mathor的博客 https://mathor.blog.youkuaiyun.com/
word2vec原理 系统理论介绍、图解、代码实现
chenhepg的博客
06-21 322
创建于：20210621 修改于：20210621 文章目录1、系统介绍2、图解介绍3、代码实现 1、系统介绍 word2vec原理（一）： 词向量、CBOW与Skip-Gram模型基础 word2vec原理（二）：基于Hierarchical Softmax的模型 word2vec原理（三）： 基于Negative Sampling的模型 word2vec原理（四）：word2vec训练流程 word2vec原理（五）：skip-gram和CBOW模型代码实现【我认为仅供参考，我没有实际验证。】 Wor
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