11天本节学习到BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量,它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。通过一个文本情感分类任务为例子来学习了BERT模型的整个应用过程。
《昇思25天学习打卡营第11天 | 昇思MindSpore基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别》
IT海中的小浪花2024-07-03 14:11
相关推荐
Scc_hy8 分钟前
强化学习_Paper_1988_Learning to predict by the methods of temporal differences袁煦丞11 分钟前
【亲测】1.5万搞定DeepSeek满血版!本地部署避坑指南+内网穿透黑科技揭秘大模型真好玩13 分钟前
理论+代码一文带你深入浅出MCP:人工智能大模型与外部世界交互的革命性突破梅子酱~13 分钟前
Vue 学习随笔系列二十二 —— 表格高度自适应s_little_monster17 分钟前
【Linux】进程信号的捕捉处理遇码26 分钟前
大语言模型开发框架——LangChain在狂风暴雨中奔跑26 分钟前
使用AI开发Android界面飞哥数智坊28 分钟前
AI编程实战:30分钟实现Web 3D船舶航行效果誉鏐31 分钟前
从零开始设计Transformer模型(1/2)——剥离RNN,保留AttentionAi野生菌32 分钟前
工具介绍 | SafeLLMDeploy教程来了 保护本地LLM安全部署