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IT海中的小浪花

《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》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。

BERT--学习一、TransformerTransformer，是由编码块和解码块两部分组成，其中编码块由多个编码器组成，解码块同样也是由多个解码块组成。

昇思25天学习打卡营第13天|BERTBERT全称是来自变换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），它是Google于2018年末开发并发布的一种新型语言模型。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构，因此一定要熟练掌握Transformer的Encoder的结构。

会撸代码的懒羊羊

深度学习基准模型Transformer深度学习基准模型Transformer，最初由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出，是自然语言处理（NLP）领域的一个里程碑式模型。它在许多序列到序列（seq2seq）任务中，尤其是机器翻译，展现了卓越的性能，并逐渐成为处理序列数据的标准架构之一。以下是Transformer模型的关键特点和组件：

住在天上的云

【自然语言处理】司法阅读理解裁判文书中包含了丰富的案件信息，比如时间、地点、人物关系等等，通过机器智能化地阅读理解裁判文书，可以更快速、便捷地辅助法官、律师以及普通大众获取所需信息。本次任务覆盖多种法律文书类型，包括民事、刑事、行政，问题类型为多步推理，即对于给定问题，只通过单句文本很难得出正确回答，模型需要结合多句话通过推理得出答案。

自然语言处理-BERT处理框架-transformer目录1.介绍2.Transformer2.1 引言2.2 传统RNN网络的问题2.3 整体架构2.4 Attention

以Bert训练为例,测试torch不同的运行方式,并用torch.profile+HolisticTraceAnalysis分析性能瓶颈以Bert训练为例,测试torch不同的运行方式,并用torch.profile+HolisticTraceAnalysis分析性能瓶颈

【多模态】BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers论文：BEIT: BERT Pre-Training of Image Transformers 链接：https://arxiv.org/pdf/2301.00184

MeshAnything：艺术家级别的自回归3D网格生成近期，由重建和生成创建的3D 资产已经达到了手工制作资产的质量水平，凸显了它们在替代领域的潜力。然而，这一潜力并未得到充分实现，因为这些资产总是需要转换为网格以用于3D 行业应用，而当前的网格提取方法产生的网格明显劣于由人类艺术家创作的网格（AMs）。特别是，当前的网格提取方法依赖于密集的面，并忽略了几何特征，导致低效、复杂的后处理以及较低的表示质量。为了解决这些问题，研究人员提出了 MeshAnything。

测试bert_base不同并行方式下的推理性能本文测试了bert_base模型在不同并行方式下的推理性能约束可参考的点输出输出输出输出:

以bert为例,了解Lora是如何添加到模型中的本文以bert为例,对比了添加Lora模块前后的网络结构图说明:可参考的点:

transformers 阅读：BERT 模型想深入理解 BERT 模型，在阅读 transformers 库同时记录一下。笔者小白，错误的地方请不吝指出。

【深度学习】【NLP】Bert理论，代码论文： https://arxiv.org/abs/1810.04805BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一个由Google开发的自然语言处理预训练模型。BERT在多个NLP任务中取得了显著的效果，主要因为它能够利用句子中所有单词的上下文信息进行训练和预测。下面从公式和代码两个角度进行讲解。

NLP实战入门——文本分类任务（TextRNN，TextCNN，TextRNN_Att，TextRCNN，FastText，DPCNN，BERT，ERNIE）本文参考自https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch?tab=readme-ov-file，https://github.com/leerumor/nlp_tutorial?tab=readme-ov-file，https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084，是为了进行NLP的一些典型模型的总结和尝试。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )

BERT+PET方式模型训练

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )

基于Zero-shot实现LLM信息抽取在当今这个信息爆炸的时代，从海量的文本数据中高效地抽取关键信息显得尤为重要。随着自然语言处理（NLP）技术的不断进步，信息抽取任务也迎来了新的突破。近年来，基于Zero-shot（零样本学习）的大型语言模型（LLM）在信息抽取领域展现出了强大的潜力。这种方法能够在没有预先标注数据的情况下，通过理解自然语言指令来完成信息抽取任务，极大地提高了信息处理的灵活性和效率。

人类语言处理nlp部分笔记——三、BERT和它的家族-ELMo，BERT，GPT，XLNet，MASS，BART，UniLM，ELECTRA等参考自李宏毅课程-人类语言处理上一部分是介绍怎么用pre-trained model做一些NLP相关的任务，那么怎样得到这个pre-trained model。最早的一种pre-train的方法就是利用翻译的任务去train一个encoder和decoder，这个encoder就是我们想要的pre-trained model。用翻译的任务来做是因为翻译的时候需要考虑上下文信息，因此每个token对应的输出也是考虑上下文的，然后用这些输出输入到decoder可以得到正确的翻译说明，这些输出包含了每个tok

BERT模型学习(1)在深入了解BERT之前，需要先简单了解一下自然语言处理（NLP）。NLP是计算机科学和人工智能的一个分支，它的目标是使计算机能够理解和处理人类语言。想象一下你在使用谷歌搜索时输入问题，或者与苹果的Siri对话，这些都是NLP应用的例子。

驭风少年君

【Self-Attention——Transform—Bert】相关的基础理论传统的循环神经网络，如上左图1，并不能解决并行化的问题，右图就是一个self-Attention可以实现并行化，并且能解决对于所有信息的读取利用。

程序员不想YY啊

【简单讲解下Fine-tuning BERT，什么是Fine-tuning BERT？】🎥博主：程序员不想YY啊 💫CSDN优质创作者，CSDN实力新星，CSDN博客专家 🤗点赞🎈收藏⭐再看💫养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！