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嵌入模型（Embedding Models）原理详解：从Word2Vec到BERT的技术演进嵌入模型（Embedding Models）是一种将高维离散数据（如文本、图像）转换为低维连续向量表示的技术。这些向量能够反映数据的语义关系，使得“语义相近的实体在向量空间中距离更近”。例如：

bert学习Google在2018年提出的预训练语言模型，通过双向Transformer结构和大规模预训练。与传统模型（如LSTM或单向Transformer）不同，BERT通过同时考虑单词的左右上下文来捕捉更丰富的语义信息。例如，对句子“银行存钱”，BERT能结合“银行”和“存钱”双向理解词义。

艾醒(AiXing-w)

探索大语言模型（LLM）：Transformer 与 BERT从原理到实践在自然语言处理（NLP）的发展历程中，Transformer 和 BERT 无疑是具有里程碑意义的技术。它们的出现，彻底改变了 NLP 领域的研究和应用格局。本文将深入探讨 Transformer 和 BERT 的背景、核心公式推导，并提供代码实现，帮助大家更好地理解和应用这两项技术。

【NLP 68、R-BERT】为什么划掉你的名字，为什么不敢与你对视—— 25.4.21R-BERT（Relation BERT）是一种用于关系抽取（Relation Extraction）任务的模型，它结合了预训练语言模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的强大语言理解能力，在关系抽取领域取得了较好的效果。

【NLP 69、KG - BERT】人们总是在无能为力的时候喜欢说顺其自然—— 25.4.21将知识图谱中的三元组（头实体-关系-尾实体）转化为文本序列，利用BERT的上下文理解能力进行知识图谱补全任务（如三元组分类、链接预测）。

GPT，Bert类模型对比以下是对 BERT-base、RoBERTa-base、DeBERTa-base 和 DistilBERT-base 四个模型在参数量、训练数据、GPU 内存占用、性能表现以及优缺点方面的对比：

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BERT、T5、ViT 和 GPT-3 架构概述及代表性应用这些模型分别在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著进展，推动了深度学习技术的发展。这些模型在各自领域推动了技术边界，为实际应用提供了高效、灵活的解决方案。

[文献阅读] chinese-roberta Pre-Training With Whole Word Masking for Chinese BERT文献信息：Pre-Training With Whole Word Masking for Chinese BERT | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 哈工大和科大讯飞联合发表的用于中文NLP任务的基于BERT的改进模型，在中文NLP任务取得了最先进的性能。

Deepseek Bart模型相比Bert的优势BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）与BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）虽然均基于Transformer架构，但在模型设计、任务适配性和应用场景上存在显著差异。以下是BART相对于BERT的主要优势：

BERT - BERT 模型综述Masked LM (MLM)- 让模型预测被隐藏（Mask）掉的token。例如：输入“我喜欢吃[MASK]”，Label是“我喜欢吃苹果”，

BERT 模型是什么BERT 模型是什么？BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，由Google于2018年提出。它在自然语言处理领域取得了显著成就，成为众多NLP任务的基础。

14-Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析（二分类））使用 datasets 库，你可以轻松列出所有 Hugging Face 平台上的数据集：你可以通过 load_dataset 方法加载任何数据集：

# 基于BERT的文本分类该文本分类项目主要是情感分析，二分类问题，以下是大致流程及部分代码示例：

Hugging Face模型微调训练（基于BERT的中文评价情感分析）

【知识图谱】基于BERT的食品推荐知识图谱问答系统本系统是一个基于知识图谱和BERT技术的食品推荐问答系统，核心功能如下：疾病推荐食品：输入疾病名称，推荐适合食用的食品。

Windows Anaconda使用Sentence-BERT获取句子向量1、安装Anaconda：Anaconda是一个流行的Python数据科学平台，它包含了许多科学计算和数据分析的库，包括transformers和sentence_transformers。虽然不是必需的，但使用Anaconda可以简化环境管理和依赖安装的过程。

Bert论文解析论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805引入一种新的语言表示模型BERT，它源于Transformers的双向编码器表示。Bidirectional Encoder Representations from Transformers。

BERT与Transformer到底选哪个-下部2017年，Google Brain团队在《Attention is All You Need》中发布了Transformer架构，就像突然给AI界扔了个"核弹级"外卖保温箱——它用自注意力机制（Self-Attention）彻底颠覆了传统RNN的"接力赛"处理方式。两年后，同样是Google的BERT横空出世，就像在保温箱里塞进了经过"千锤百炼"的预制菜：通过预训练+微调的"双阶段烹饪法"，BERT把Transformer架构炼成了能"通吃"各种NLP任务的"万能汤底"。

《深度学习》——bert框架BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的预训练语言模型框架，其核心思想是通过双向 Transformer 编码器学习深层语言表征，在自然语言处理（NLP）领域具有里程碑意义。

BERT与Transformer到底选哪个-上部就像「包子」和「面食」的关系——BERT是「Transformer家族」的「明星成员」，而GPT、Qwen、DeepSeek这些大模型则是「Transformer家族」的「超级后辈」。