第一部分 开始使用 BERT 第1 章 Transformer 概览 1.1 Transformer 简介 1.2 理解编码器 1.2.1 自注意力机制 1.2.2 多头注意力层 ··· (更多) 喜欢读"BERT基础教程:Transformer大模型实战"的人也喜欢的电子书 ··· 支持Web、iPhone、iPad、Android 阅读器 人工智能简史(第2版) 39.50元 自然语言处理...
3.2 从预训练的BERT模型中提取嵌入 3.3 从BERT 的所有编码器层中提取嵌入 3.4 针对下游任务进行微调 ... 第二部分 探索BERT 变体 第4章 BERT 变体(上):ALBERT、RoBERTa、ELECTRA和SpanBERT 4.1 BERT 的精简版ALBERT 4.2 从ALBERT 中提取嵌入 4.3 了解RoBERTa 4.4 了解ELECTRA 4.5 用SpanBERT 预测文本段 ... ...
本书呈现了大量示意图、代码和实例,详细解析了如何训练BERT模型、如何使用BERT模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务,以及如何将BERT模型应用于多种语言。通读本书后,读者不仅能够系统了解有关BERT的各种概念、术语和原理,还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务。
Transformer完全依赖于注意力机制,并摒弃循环,及自注意力(self-attention)。 可将预训练模型用于两种场景: 作为特征提取器,提取嵌入; 针对文本分类任务、问答任务等下游任务对预训练的BERT模型进行微调。 有两种:不区分大小写(BERT-uncased)和区分大小写(BERT-cased)。
本章首先介绍Transformer的基本概念,然后通过一个文本翻译实例进一步讲解Transformer如何将编码器−解码器架构用于语言翻译任务。我们将通过探讨编码器(encoder)的组成部分了解它的工作原理。之后,我们将深入了解解码器(decoder)的组成部分。最后,我们将整合编码器和解码器,进而理解Transformer的整体工作原理。
《BERT基础教程:Transformer大模型实战》是一本关于自然语言处理(NLP)的书籍,专注于谷歌公司开发的BERT模型。这本书由印度作者苏达哈尔桑·拉维昌迪兰(Sudharsan Ravichandiran)撰写,周参翻译。 这本书从浅入深地介绍了BERT模型的工作原理、各种变体及其应用。它包含了大量示意图、代码和实例,详细解析了如何训练BERT模型...
(印)苏达哈尔桑·拉维昌迪兰创作的计算机网络小说《BERT基础教程:Transformer大模型实战》,已更新0章,最新章节:。本书聚焦谷歌公司开发的BERT自然语言处理模型,由浅入深地介绍了BERT的工作原理、BERT的各种变体及其应用。本书呈现了大量示意图、代码和实例,详细解析了如
本书呈现了大量示意图、代码和实例,详细解析了如何训练BERT模型、如何使用BERT模型执行自然语言推理任务、文本摘要任务、问答任务、命名实体识别任务等各种下游任务,以及如何将BERT模型应用于多种语言。通读本书后,读者不仅能够系统了解有关BERT的各种概念、术语和原理,还能够使用BERT模型及其变体执行各种自然语言处理任务。
一、什么是BERT模型 BERT是由Google提出的一种预训练语言表示模型,它通过双向Transformer结构来捕捉文本中的上下文信息。BERT模型在多种NLP任务中表现出色,如文本分类、问答系统等。 二、BERT基础教程:Transformer大模型实战 这里给大家推荐一本《BERT基础教程:Transformer大模型实战》书籍。