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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。

BERT和Transformer模型有什么区别BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和Transformer都是自然语言处理（NLP）领域的重要模型，它们之间的区别主要体现在以下几个方面：

BERT模型BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80.4% (绝对改进7.6%)，MultiNLI准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就

ConvBERT：通过基于跨度的动态卷积改进BERT像BERT及其变体这样的预训练语言模型最近在各种自然语言理解任务中取得了令人印象深刻的性能。然而，BERT严重依赖于全局自注意力机制，因此存在较大的内存占用和计算成本。尽管所有的注意力头都从全局角度查询整个输入序列以生成注意力图，但我们观察到一些头只需要学习局部依赖关系，这意味着存在计算冗余。因此，我们提出了一种新颖的基于跨度的动态卷积来替换这些自注意力头，以直接建模局部依赖关系。这种新颖的卷积头与其余的自注意力头一起，形成了一个新的混合注意力块，在全局和局部上下文学习中更加高效。我们为BERT配备了这种

Transformers Learning Rate SchedulesLearning Rate Schedules (PyTorch) https://huggingface.co/docs/transformers/v4.48.0/en/main_classes/optimizer_schedules#transformers.SchedulerType

人工智能任务19-基于BERT、ELMO模型对诈骗信息文本进行识别与应用大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务19-基于BERT、ELMO模型对诈骗信息文本进行识别与应用。近日，演员王星因接到一份看似来自知名公司的拍戏邀约，被骗至泰国并最终被带到缅甸。这一事件迅速引发了社会的广泛关注。该事件也暴露出了一些深层次的诈骗绑架新套路问题和挑战。本文研究了基于多种NLP模型的识别方法，包括BERT和ELMO模型。通过提供数据样例，详细阐述了模型训练过程，并探讨了应用场景。同时，文中还给出了完整的代码，以供读者参考。本文的研究成果为诈骗电话识别提供了新的思路和方法，具有

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BERT与CNN结合实现糖尿病相关医学问题多分类模型完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！使用HuggingFace开发的Transformers库，使用BERT模型实现中文文本分类（二分类或多分类）首先直接利用transformer.models.bert.BertForSequenceClassification()实现文本分类然后手动实现BertModel + FC 实现上边函数。其中可以方便的更改参数和结构然后实验了论文中将bert最后四层进行concat再maxpooling的方法，最后实现了bert + CNN实现文本分类模型使用的是

python实战（十四）——Bert-BiLSTM-CRF命名实体识别本文进行中文命名实体识别的python实践，使用来自Kaggle的人民日报数据集《renMinRiBao》。这里，我们将构建一个Bert-BiLSTM-CRF模型，并基于该数据集对模型进行微调训练。从下图中可以看到，这个数据集总共包括四个文件，本次实践将会使用tags.txt中的标签信息，并使用train_data.txt中的数据训练模型，用test_data.txt中的数据测试模型。

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bert微调下游任务-情感分析使用bert进行微调，本篇文章的任务是情感分析BertTokenizer和BertTokenizerFast的对比

【人工智能】自然语言生成的前沿探索：利用GPT-2和BERT实现自动文本生成与完形填空自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）是人工智能领域的重要研究方向，旨在通过计算机系统自动生成连贯、符合语法和语义的自然语言文本。近年来，预训练语言模型如GPT-2和BERT在NLG任务中取得了显著的成果。本文深入探讨了如何利用GPT-2和BERT模型实现自动文本生成和完形填空任务。首先，介绍了自然语言生成的基本概念和主要挑战；随后，详细阐述了GPT-2和BERT模型的架构和工作原理；接着，展示了如何使用这些预训练模型进行文本生成的具体实现，包括代码示例和中文注释

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【NLP】ELMO、GPT、BERT、BART模型解读及对比分析Word Embedding（词嵌入）技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重大创新，它极大地推动了计算机理解和处理人类语言的能力。词嵌入技术通过将单词、句子甚至图像转换为数字向量，不仅改善了文本的表示方式，更重要的是，它捕捉到了语言的本质和丰富的语义信息。

Bert及Deberta、Roberta的简介BERT、DeBERTa 和 RoBERTa 都是基于 Transformer 架构的预训练语言模型，主要用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、命名实体识别等。它们的设计思想和创新在不同的方面进行了改进。以下是它们的简要介绍：

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huggingface/bert/transformer的模型默认下载路径以及自定义路径当使用 BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') 加载预训练的 BERT 模型时，Hugging Face 的 transformers 库会从 Hugging Face Model Hub 下载所需的模型文件和分词器文件（如果它们不在本地缓存中）。

预训练语言模型——BERT有了预训练就相当于模型在培养大学生做任务，不然模型初始化再做任务就像培养小学生当前数据层面的瓶颈是能用于预训练的语料快被用完了