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钝挫力PROGRAMER

GPT与BERT BGEGPT（Generative Pre-trained Transformer，生成式预训练变换器）是由OpenAI开发的一系列基于Transformer架构的自然语言处理模型。它通过大规模无监督预训练学习语言统计规律，并能生成连贯、自然的文本，广泛应用于文本创作、对话系统、问答、翻译、摘要生成等多个领域。目前国内主流大模型（如 DeepSeek、通义千问、腾讯混元、文心一言、豆包等）与 GPT 系列（如 GPT-4）相比，在技术、性能和应用场景上各有优劣。国产模型更侧重中文语境、行业数据（如金融、医疗）

构建AI智能体：二十八、大语言模型BERT：原理、应用结合日常场景实践全面解析BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年发布的自然语言处理模型，它彻底改变了NLP领域的发展轨迹。在BERT出现之前，主流模型如Word2Vec只能提供静态的词向量表示，这些方法虽然解决了词汇的分布式表示问题，但无法处理一词多义和复杂的上下文信息。例如，"苹果"这个词在不同语境中既可能指水果，也可能指科技公司，传统模型无法区分这种差异。

使用 BERT 实现意图理解和实体识别

知识蒸馏（KD）详解一：认识一下BERT 模型简单来说，BERT其实就是一个预训练模型，是一个文本特征提取器。它的核心思想：第一，就是在一个很大的预料库上进行预训练，得到语言的表征的一个预训练模型；第二，下游在接一个具体任务的一些层，如文本分类、情感识别、问答等，和这个预训练模型进行一起微调训练，进而实现具体的任务。论文参考：https://arxiv.org/pdf/1810.04805

【多模态学习】Q&A3：FFN的作用？Embedding生成方法的BERT和Word2Vec？非线性引入的作用？在Transformer中，FFN（Feed-Forward Network，前馈神经网络）是一个至关重要却又常常被低估的组件。如果说Self-Attention的作用是混合信息（让序列中的每个token都能关注到所有其他token），那么FFN的作用就是加工和提炼这些信息，可以把它理解为Transformer的“记忆和推理中心”。

机器学习从入门到精通 - Transformer颠覆者：BERT与预训练模型实战解析开场白：点燃你的NLP革命之火朋友们，如果你还在用RNN、LSTM和GRU吭哧吭哧地处理文本任务，看着那缓慢的训练速度和捉襟见肘的长程依赖建模能力发愁——停！是时候拥抱颠覆者了。Transformer，这个2017年横空出世的架构，彻底重塑了自然语言处理的格局。而站在巨人肩膀上的BERT及其引发的大规模预训练模型浪潮，则直接让NLP进入了“工业化生产”时代。这篇长文不是蜻蜓点水的概念介绍，我们要撸起袖子，深入BERT的骨髓，从理论推导到代码实战，亲手搭建、训练、微调，并直面那些官方文档很少提及的“坑”。准

深度学习从入门到精通 - BERT与预训练模型：NLP领域的核弹级技术详解各位，想象一下：你只需要给计算机丢进去一堆杂乱无章的文本，它就能自己学会理解语言的含义、情感甚至逻辑推理。几年前这还像科幻小说，今天却是实实在在改变我们生活的技术。驱动这场革命的核弹头，名字就叫 BERT。这篇长文，咱不玩虚的，掰开揉碎讲明白BERT和预训练模型（Pre-trained Models, PTMs）到底怎么回事儿，为啥它们是NLP领域的game changer，以及——那些让我熬了无数个通宵的坑，你绝对不想再踩一次。准备好了吗？咱们这就出发，从"为啥需要这玩意儿"开始，直捣黄龙！

啦啦啦在冲冲冲

解释一下roberta，bert-chinese和bert-case有啥区别还有bert-large这些BERT 是一个基础模型，后续很多模型都是在它的基础上进行改进或针对特定场景进行训练的。它的核心思想是：

【AI总结】Python BERT 向量化入门指南Tips：照着流程图一步一步敲，零深度学习背景也能跑通！验证安装：生产环境直接替换成 df['comment'].tolist() 即可，无需分词、去停用词！

【面试题】介绍一下BERT和GPT的训练方式区别？BERT（双向编码器）：预训练任务：训练特点：GPT（自回归解码器）：预训练任务：训练特点：关键差异：

BERT家族进化史：从BERT到LLaMA，每一次飞跃都源于对“学习”的更深理解在自然语言处理（NLP）的璀璨星河中，Google于2018年发布的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），无疑是一颗划时代的巨星。它以其“双向Transformer编码器”的架构，彻底改变了我们理解和处理文本的方式，为后续的语言模型发展奠定了坚实基础。

BERT实战|推理与微调BERT不能像Word2Vec那样直接“查表”得到词向量，而是需要将整个句子输入模型，通过模型的前向计算得到句子中每个词（或整个句子）的上下文相关向量表示。

机器学习 - Kaggle项目实践（7）NLP with Disaster Tweets 灾难消息Natural Language Processing with Disaster Tweets | Kaggle

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从RNN到BERT序列数据是按照特定顺序排列的数据，其中元素的顺序包含重要信息。常见的序列数据包括：传统的神经网络（如全连接网络）存在以下限制：

GraphRAG 知识图谱核心升级：集成 langextract 与 Gemini ----实现高精度实体与关系抽取自 graphrag-Chinese-llm 项目启动以来，其核心目标始终是利用大语言模型（LLM）从中文非结构化文本中自动化构建高质量的知识图谱。

自然语言处理NLP---预训练模型与 BERT预训练模型（Pretrained Model）：在大规模数据上提前训练好模型，让模型先学习这些大数据的通用信息，掌握一般的特征或知识。然后再迁移到具体的任务中，无需重新从0开始训练。

把大模型当“温度计”——基于 LLM 的分布式系统异常根因定位实战标签：AIOps、根因定位、可观测性、日志聚类、LLM、向量检索、Prometheus、ELK ---- 1. 背景：凌晨 3 点的 P0，定位 2 小时？某电商大促，上千微服务并发飙升，告警电话连环轰炸： • Prometheus 500+ 指标飘红； • ELK 日志 10 GB/min 疯狂刷屏； • 最终人工翻日志 2 小时才定位到一个配置中心超时。领导发话：“能不能 5 分钟自动告诉我是哪一行配置？” 于是我们把大模型变成了分布式系统的“温度计”，直接读出异常根因。 ---- 2.

【AI-ModelScope/bert-base-uncase】模型训练及使用如下是基于modelscope进行的bert-base-uncase 模型训练及使用样例可直接运行

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自建知识库，向量数据库体系建设（二）之BERT 与.NET 8BERT 模型作为自然语言处理领域的革命性突破，其强大的上下文理解能力已被广泛应用于文本分类、情感分析、命名实体识别等场景。对于仍在使用.NET 4.8 框架的开发团队而言，借助ML.NET和 ONNX Runtime 工具，无需迁移至.NET Core 即可实现 BERT 模型的集成。本文将基于实际代码示例，详细介绍在.NET 4.8 环境中使用 BERT 的完整流程。

bert学习首先了解一下几种embedding。比如elmo就是一个embedding模型。one-hot编码只能实现one word one embedding，而我们的elmo能实现one token one embedding