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BERT是什么：全面理解这一突破性NLP模型
2025/02/06
BERT是什么：BERT，即Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是Google开发的一种预训练语言模型，被认为是自然语言处理（NLP）领域的突破性框架。BERT凭借其双向编码能力，使得模型从两个方向理解上下文，大幅提升了在多义词处理和语境理解等任务中的表现。其预训练结合了大规模无监督数据集，如Wikipedia和书籍语料库，显著提高了模型在各种下游任务中的适应能力和微调效率。
深入理解 Trainer 中输出更新的参数：实操指南
【日积月累】
在深度学习模型的训练过程中，Trainer 类是一个非常重要的工具，尤其是在使用 Hugging Face 的 transformers 库时。Trainer 不仅简化了训练流程，还提供了许多高级功能，如自动保存模型、日志记录、学习率调度等。然而，对于初学者来说，理解 Trainer 中的参数更新机制可能会有些困难。本文将围绕“Trainer 中输出更新的参数”这一主题，深入探讨如何在训练过程中监控和输出模型参数的更新，并提供实操性强的代码示例。
2025/01/24
神经网络算法 BERT是什么，一篇文章搞懂它
【AI驱动】
本文将从BERT的本质、BERT的原理、BERT的应用三个方面，带您一文搞懂Bidirectional Encoder Representations from Transformers| BERT。 一、BERT的本质 ...
2024/12/31