bert

小饼干超人

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

酒酿小圆子～

【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：

小饼干超人

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

骑单车的王小二

【文本分类】bert二分类

【LLM】一文了解 NLP 里程碑模型 BERTBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种用于自然语言处理（NLP）的深度学习模型，由谷歌于 2018 年提出，是一个深刻改变 NLP 领域的里程碑模型，通过其双向上下文表示和预训练-微调的策略，在文本理解任务中取得了显著成果。 BERT 是 Transformer 架构的一个变体，尤其擅长处理语言理解任务，是许多 NLP 应用的核心技术。尽管其计算需求较高，优化版本（如 DistilBERT）已解决部分问题，广泛应用于

文献分享：BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型1️⃣嵌入与检索2️⃣当前嵌入模型的局限：通用性不足1️⃣ M3-Embedding \text{M3-Embedding} M3-Embedding的功能：克服通用性不足的问题

Believe yourself!!!

安装bert_embedding遇到问题在使用命令：安装bert_embedding的时候，遇到如下问题：先安装较新版本的 numpy：然后尝试安装 bert-embedding，忽略它对 numpy的依赖：

[Bert] 提取特征之后训练模型报梯度图错误报错： RuntimeError: stack(): functions with out=… arguments don’t support automatic differentiation, but one of the arguments requires grad.

跟着问题学19——大模型基础之BERT详解（1）BERT的基本思想BERT如此成功的一个原因之一是它是基于上下文(context-based)的嵌入模型，不像其他流行的嵌入模型，比如word2vec，是上下文无关的(context-free)。

跟着问题学19——大模型基础之BERT详解（2）预训练策略BERT模型的预训练基于两个任务：屏蔽语言建模下一句预测在深入屏蔽语言建模之间，我们先来理解一下语言建模任务的原理。

通俗易懂！使用Excel和TF实现Transformer本文旨在通过最通俗易懂的过程来详解Transformer的每个步骤！假设我们在做一个从中文翻译到英文的过程，我们的词表很简单如下：

Bert中文文本分类这是一个经典的文本分类问题，使用google的预训练模型BERT中文版bert-base-chinese来做中文文本分类。可以先在Huggingface上下载预训练模型备用。https://huggingface.co/google-bert/bert-base-chinese/tree/main

微调 BERT：实现抽取式问答学习如何使用 Transformers 库微调预训练模型来实现抽取式问答。本文的思路与 08. 尝试微调 LLM：让它会写唐诗一致，不过这次我们使用 BERT 作为预训练模型进行演示，并进行全量微调而非使用 LoRA。为了更好地解释细节，我们不使用 transformers.Trainer，而是手动实现训练流程。

Bert各种变体——RoBERTA/ALBERT/DistillBert可以共享多头注意力层的参数，或者前馈网络层的参数，或者全部共享。实验结果发现，共享注意力层基本没有性能损失。

爱补鱼的猫猫

2、Bert论文笔记论文名称：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding链接

Dataset Distillation with Attention Labels for Fine-tuning BERT文章使用了DD更新的方式，就是先使用蒸馏数据集训练一个模型，然后计算真实数据在这个模型上的损失，更新蒸馏数据集。

BERT模型入门（1）BERT的基本概念BERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的首字母简写，中文意思是：Transformer的双向编码器表示。它是谷歌发布的最先进的嵌入模型。BERT在许多NLP任务中提供了更好的结果，如问答、文本生成、句子分类等，从而在NLP领域取得了重大突破。BERT成功的一个主要原因在于它是一个基于上下文的嵌入模型，而其他流行的嵌入模型，如word2vec，则是上下文无关的。