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一颗铜豌豆

BERT文本分类实战----美团外卖评论情绪分类HuggingFace 提供了巨大的模型库，虽然其中的很多模型性能表现出色，但这些模型往往是在广义的数据集上训练的，缺乏针对特定数据集的优化，所以在获得一个合适的模型之后，往往还要针对具体任务的特定数据集进行二次训练，这就是所谓的迁移学习。迁移学习的训练难度低，要求的数据集数量少，对计算资源的要求也低。 HuggingFace 提供了训练工具，统一了模型的再训练过程，使调用者无须了解具体模型的计算过程，只需针对具体的任务准备好数据集，便可以再训练模型。本次将使用一个情感分类任务的例子来再训练一个模型，以

梦想是成为算法高手

带你从入门到精通——自然语言处理（十. BERT）建议先阅读我之前的博客，掌握一定的自然语言处理前置知识后再阅读本文，链接如下：带你从入门到精通——自然语言处理（一. 文本的基本预处理方法和张量表示）-CSDN博客

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？在NLP领域，GPT 和 BERT 是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了 Mask 机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨 GPT 和 BERT 的 Mask 方法的核心区别，并分析其优化策略。

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《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）与GPT（Generative Pretrained Transformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索与应用的焦点。

深度学习 bert与Transformer的区别联系BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。

【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-8.1.1基于ES的语义搜索（BERT嵌入向量）👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路 👉 点击关注不迷路“未来的搜索引擎将不再只是关键词的匹配，而是真正理解人类意图的智能助手” —— Elastic CTO 2024演讲节选

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李沐《动手学深度学习》——14.9. 用于预训练BERT的数据集——wiki数据集问题以及存在的其他问题原因是链接已经失效。解决方法：打开下面链接自行下载，需要魔法。下载完解压到特定位置。下载链接：项目首页 - Wikitext-2-v1数据包下载:Wikitext-2-v1 数据包下载本仓库提供了一份Wikitext-2-v1的标准数据包，方便无法通过亚马逊网址下载的用户获取 - GitCode

初识Bert在学习Bert之前我们先了解“递归神经网络（RNN Recurrent neural network)” 和 “长短期记忆（LSTM Long short-term memory)”

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BERT、T5、GPTs，Llama📕参考：大模型研讨课第一期：Why LLMs?、模型结构1（共10期）_哔哩哔哩_bilibili（本系列是课程笔记）

自然语言处理：Transformer、BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和Transformer是自然语言处理（NLP）领域中的两个重要概念。Transformer是一种新型的深度学习架构，而BERT是基于Transformer架构的具体模型之一，主要用于预训练语言表示。

Bert的使用读取文件：创建自定义数据集：数据集划分：创建数据加载器：假设 "../jiudian.txt" 文件的内容如下：

【Bert系列模型】目录一、BERT模型介绍1.1 BERT简介1.2 BERT的架构1.2.1 Embedding模块1.2.2 双向Transformer模块

bert模型笔记BERT模型在英文数据集上提供了两种大小的模型，Base和Large。Uncased是意味着输入的词都会转变成小写，cased是意味着输入的词会保存其大写（在命名实体识别等项目上需要）。Multilingual是支持多语言的，最后一个是中文预训练模型。

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深度学习模型应用场景全解析：CNN、Transformer、BERT、RNN与GAN在深度学习的广阔天地里，各种模型如繁星点点，各自闪烁着独特的光芒。今天，让我们一同探索这些模型的适用场景、优势与局限，为您在模型选择时提供一份实用的指南。

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【文本】词嵌入经典模型：从one-hot到BERT

BERT 大模型BERT 特点 :BERT 架构：双向编码模型 :Embedding 组成 :Transformer :

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蓝耘云智算|使用 Deepseek R1 模型优化 BERT 在 NLP 任务中的表现在自然语言处理（NLP）领域，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）已成为许多文本分类任务的基准模型。然而，随着新模型的出现和技术的不断进步，BERT在某些情况下可能不是最优选择，尤其是在计算资源有限的环境中。为了提高训练效率和模型精度，最近的研究和技术发展提供了像 Deepseek R1 这样的优化模型。

BERT文本分类（PyTorch和Transformers）畅用七个模型架构使用BERT完成文本分类任务（如情感分析，新闻文本分类等等）对于NLPer已经是很基础的工作了！虽说已迈入LLM时代，但是BERT这类较小的传统预训练模型的作用同样不可小觑，常常在某些场景下达到出乎意料的效果。本文介绍了一个利用BERT完成文本分类的开源项目，项目源码 Bert-Text-Classification。项目包含了7条基线，每条基线运行起来所需的显存都很小，用来作baseline非常的不错。

GPT和BERT笔记来源：Transformer、GPT、BERT，预训练语言模型的前世今生（目录） - B站-水论文的程序猿 - 博客园

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pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese）以下是一个完整的词嵌入（Word Embedding）示例代码，使用 modelscope 下载 tiansz/bert-base-chinese 模型，并通过 transformers 加载模型，获取中文句子的词嵌入。