Публикации по теме 'bert'


BERT: представления двунаправленного кодера от трансформаторов
BERT: представления двунаправленного кодировщика от трансформаторов С ростом технологий и достижений в области машинного обучения каждый день выпускается новая модель архитектуры, которая становится самой современной. В НЛП это произошло с помощью Google BERT. Этот блог написан для объяснения эволюции архитектур моделей NLP и глубокого погружения в архитектуру BERT с примером тонкой настройки модели BERT для последующих задач, реализованной с использованием PyTorch в Google Colab...
Как PollyBERT превосходит модели больших языков в BioNER
Большие языковые модели (или LLM) — это огромные модели, обычно размером порядка десятков или сотен гигабайт, которые обучаются на огромных объемах обучающих данных, которые обычно составляют от терабайт до петабайта. Одним из самых известных прав LLM является GPT-3 с примерно 175 миллиардами параметров и большим корпусом объемом 45 ТБ. Некоторые исследователи подсчитали, что если бы мы снова обучили GPT-3 с использованием 1024 графических процессоров A100, это все равно заняло бы у нас..
Векторизация текста — Преобразование слов в числа!
Введение Векторизация текста — это фундаментальный процесс обработки естественного языка (NLP), который включает преобразование необработанных текстовых данных в числовые векторы, которые можно использовать в качестве входных данных для моделей машинного обучения. Существует множество различных методов векторизации текста, в том числе термин частотно-обратная частота документа (Tf-Idf) и встраивания BERT. В этой статье мы рассмотрим концепции векторизации текста и различия между..
Обучайте трансформеров с помощью ktrain и развертывайте модель как услугу 💣
Обучение трансформатора может быть очень сложной и дорогостоящей операцией, но, прежде всего, это потребует времени, и очень часто бывает трудно найти правильные параметры для обучения. Большую руку оказывает фреймворк ktrain. 🚧 GitHub — amaiya/ktrain: ktrain — это библиотека Python, которая делает глубокое обучение и ИИ более доступными… 2022-05-07 Выпущена версия ktrain 0.31.x, и сейчас позволяет использовать любую модель трансформеров (например,..
Предварительное обучение больших языковых моделей в масштабе
Языковое моделирование является ключевым компонентом современных систем НЛП. В простейшем смысле языковая модель — это распределение вероятностей по словам в языке, т. е. она фиксирует семантический контекст словарного запаса языка. Имея хорошую модель данного языка, мы можем добиться высокой производительности во многих нижестоящих задачах НЛП, таких как обработка речи, понимание прочитанного, машинный перевод и так далее. Предупреждение, однако, заключается в том, что языки сложны, и..
НЛП с BERT  — «Усиленное прототипами»
• Большая часть потерь появляется, когда достоверность BERT низка для проблемных образцов . Почему бы не выбрать какого-нибудь представителя для этих образцов? (т.е. прототипирование) Рассмотрите возможность создания прототипов меньшинств вашего набора данных: (i) образцы, которые трудно классифицировать, и (ii) аномалии. Protoformer: встраивание прототипов трансформеров📜: https://arxiv.org/abs/2206.12710 Больше интересных моментов: https://twitter.com/EffectiveML
Классификация текста с использованием BERT
В этом посте мы рассмотрим, как выполнять классификацию текста с помощью BERT (представления двунаправленного кодировщика от Transformers), современной предварительно обученной языковой модели, разработанной Google. BERT произвел революцию в области обработки естественного языка (НЛП), добившись замечательных результатов в решении различных задач НЛП, включая классификацию текста. Что такое БЕРТ? BERT — это модель на основе преобразователя, предварительно обученная на большом массиве..