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【NLP】第 6 章 :微调预训练模型
到目前为止 我们已经了解了如何使用包含预训练模型的huggingface API 来创建简单的应用程序 如果您可以从头开始并仅使用您自己的数据来训练您自己的模型 那不是很棒吗 如果您没有大量空闲时间或计算资源可供使用 那么使用迁移学习 是最
基于Transformer 的 NLP
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【NLP】第 1 章 :机器阅读理解简介
大家好 我是Sonhhxg 柒 希望你看完之后 能对你有所帮助 不足请指正 共同学习交流 个人主页 Sonhhxg 柒的博客 CSDN博客 欢迎各位 点赞 收藏 留言 系列专栏 机器学习 ML 自然语言处理 NLP 深度学习 DL fore
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【NLP】第 3 章 :BERT
在本章中 您将学习由 Google 开发的 Transformer 架构的实现之一 称为 BERT Google AI Language 的研究人员最近所做的工作导致发表了一篇名为 BERT 来自变形金刚的双向编码器表示 的论文 BERT取
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【NLP】第 1 章 : 语言模型简介
使人不同于地球上其他动物物种的最大发展之一是语言的进化 这使我们能够交流和交流想法和思想 从而导致包括互联网在内的许多科学发现 这就是语言的重要性 因此 当我们涉足人工智能领域 时 除非我们确保机器能够理解和理解自然语言 否则在那里取得的进
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【NLP】第 2 章 : Transformers简介
2017 年 12 月左右 发表了一篇题为 Attention Is All You Need 的开创性论文 这篇论文彻底改变了 NLP 领域在未来时代的面貌 本文描述了转换器和所谓的序列到序列架构 序列到序列 或 Seq2Seq 神经网络
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