语言模型:BERT本身就是一个强大的语言模型,可以用于文本生成、自动补全等任务。 文本相似度计算:BERT可以计算两个文本之间的相似度,这在文档聚类、抄袭检测等应用中非常有用。 关系抽取:从文本中抽取实体之间的关系,这对于构建知识图谱和进行语义理解非常关键。 情感倾向分析:除了基本的文本分类,BERT还能更细致地分析文...
bert模型只是预训练之后可以很好的捕捉到语言的语义信息,具体的任务则需要进行微调。这和resnet网络预训练,在迁移到其他任务进行微调一样,其中卷积只是学到了图像的特征表示,让下游任务不用在从头开始训练。bert的优点有两个,第一、Transformer,捕捉长距离文本依赖,又不损失速度(注意力机制可并行运算);第二、自监督预...
Transformer模型之所以被包括Sora,ChatGPT,BERT,GPT及其后续版本在内的众多大型预训练模型广泛应用,并且逐渐渗透到计算机视觉等其他领域,主要原因在于其创新的设计解决了传统序列模型的一些关键问题,并展现出卓越的性能:1. 自注意力机制:Transformer 模型引入了自注意力机制,使得模型能够在一个序列 GIF 发布于 2024-03-14...
1、输入表示 2、自监督训练 3、微调 4、可以用bert模型来做的下游任务 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 BERT 模型 BERT的网络架构是基于Attention is all you need(2017)中描述的原始实现的multi-layer bidirectional Transformer编码器。BERT使用双向的Trans...