bert机器学习模型 # BERT机器学习模型简介BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是由Google于2018年提出的一种自然语言处理模型。它通过引入双向上下文理解,显著提升了多种自然语言理解任务的性能。本文将介绍BERT的基本原理、应用案例,并提供相关的代码示例,帮助大家更好地理解这
模型训练会很慢在深度学习中,使用更多的计算(例如,增加模型大小、数据集大小或训练步骤)通常会导致更高的准确性。考虑到最近像BERT这样的无监督预训练方法的成功,这一点尤其正确,它可以将训练扩展到非常大的模型和数据集。不幸的是,大规模 机器学习模型收敛...