【bert模型】_<bert模型>全部问题与内容精选-阿里云

文章 2025-01-17 来自：开发者社区

昇腾AI行业案例（四）：基于 Bert 模型实现文本分类

00 前言欢迎学习《昇腾行业应用案例》的“基于 Bert 模型实现文本分类”实验。在本实验中，您将学习如何使用利用 NLP (natural language processing) 领域的AI模型来构建一个端到端的文本系统，并使用开源数据集进行效果验证。为此，我们将使用昇腾的AI硬件以及CANN等软件产品。学习目标本教程旨在帮助读者深入理解和掌握基于自然语言处理（...

文章 2024-10-23 来自：开发者社区

[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于BERT模型提取商品标题关键词及优化改进

1. 背景介绍 1.1 关键词提取关键词提取是信息检索和文本挖掘中的一项重要技术，它涉及从文本中识别和提取出最能代表文档内容的词语或短语。如下图所示，对于亚马逊上面的商品标题，在构建底层索引时，通常需要对标题做分词，提取里面核心词，用于构建倒排索引或者用于关键词匹配计算等。关键词提取技术可以通过多种方法实现，包括无监督学习和有监督学习的方法。 ...

文章 2024-10-16 来自：开发者社区

深入理解与探索：BERT模型的革命性影响

在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型已经成为了一个标志性成就，彻底改变了NLP的研究和应用。BERT，由Google在2018年推出，以其独特的双向Transform...

文章 2024-10-11 来自：开发者社区

【AI大模型】BERT模型：揭秘LLM主要类别架构（上）

LLM主要类别 LLM本身基于transformer架构。自2017年，attention is all you need诞生起，原始的transformer模型为不同领域的模型提供了灵感和启发。基于原始的Transformer框架，衍生出了一系列模型，一些模型仅仅使用encoder或dec...

文章 2024-10-11 来自：开发者社区

掌握从零到一的进阶攻略：让你轻松成为BERT微调高手——详解模型微调全流程，含实战代码与最佳实践秘籍，助你应对各类NLP挑战！

随着深度学习的发展，预训练模型成为了自然语言处理（NLP）领域的常见实践。这些模型通常在大规模数据集上进行训练，以学习到通用的语言表示。然而，为了使这些模型更好地适应特定任务或领域，通常需要对它们进行微调（Fine-tuning）。本文旨在通过一个简化的流程和示例代码帮助读者理解模型微...

文章 2024-08-26 来自：开发者社区

自研分布式训练框架EPL问题之帮助加速Bert Large模型的训练如何解决

问题一：相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型有哪些优势？参考回答：相比业界传统方法，使用EPL训练万亿M6模型的优势在于显著降低了算力资源需求（节省超80%），并且训练效率提升近11倍。具体来说，在480张V100 32G GPU上，EPL框架在3天内就成功完成了万亿M6模型的预训练...