預訓練模型（三）-----Bert
1.什么是Bert？ Bert用我自己的話就是：使用了transformer中encoder的兩階段兩任務兩版本的語言模型 沒錯，就是有好多2，每個2有什么意思呢？ 先大體說一下，兩階段是指預訓練和微調階段，兩任務是指Mask Language和NSP任務，兩個版本是指Google發布 ...
原文：NLP與深度學習（五）BERT預訓練模型
. BERT簡介 Transformer架構的出現，是NLP界的一個重要的里程碑。它激發了很多基於此架構的模型，其中一個非常重要的模型就是BERT。 BERT的全稱是Bidirectional Encoder Representation from Transformer，如名稱所示，BERT僅使用了Transformer架構的Encoder部分。BERT自 年由谷歌發布后，在多種NLP任務中 ...
2021-09-30 20:35 0 850 推薦指數：
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bert 預訓練模型路徑
BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer ...
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Notes | Bert系列的預訓練模型
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