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鐵人賽 自我挑戰組 DAY 30

技術 [Day30] BERT(三)

一. Fine-tine BERT 昨天是直接利用pretrained過的bert直接將句子轉成編碼的形式,今天主要會說明Fine-tune BERT的任務,F...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 29

技術 [Day29] BERT(二)

一. 預訓練的BERT 接下來會介紹hugging face這個團隊提供的BERT的套件來做介紹~BERT的model本質本來就是預訓練模型。今天主要介紹 Be...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 28

技術 [Day28] BERT(一)

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鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 【Day 9】預訓練任務大改:Splinter在QA任務上的成功嘗試

BERT系列的預訓練模型一個個出,RoBERTa、XLNet、DeBERTa等等一個比一個更能打,刷新著自然語言理解的GLUE榜單。這些都是通用型的預訓練語言模...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 【Day 8】Adaptation!適應!讓BERT更好地過渡到下游任務!

今天開始,我們要進入一個新的主題「Adaptation」。這是指在預訓練模型和Fine-tune之間對模型額外做一個「適應」(Adaptation)的動作,讓B...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 【Day 7】BERT的[CLS]真的能代表句義嗎?

恭喜,BERT模型的基礎部分已經講解到昨日為止了,接下來我們來談一些質疑、檢討、改進基礎BERT的內容。今天我們來講解一個頗有爭議的問題:[CLS]是否真的能代...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 【Day 5】BERT家族的成員們

當本系列文章提到BERT時,最初是指Google所開發的BERT,但後續基本就是指所有運用Transformer和預訓練模式的語言模型。今天這篇文章就是在廣義的...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 【Day 4】輸出之後,BERT轉換的Embedding怎麼用?

在此之前,我們已經介紹過BERT的核心概念遷移學習Transfer Learning以及它的輸入輸出。那麼接下來的問題就是BERT將詞語轉換為包含了上下文資訊的...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 【Day 3】BERT的輸出與它們的意義

BERT輸出了什麼? 回應上一篇關於詞嵌入Token Embedding的討論,BERT的輸出就是文本序列中每個詞單位的高維向量表示,你也可以把它當成一連串抽取...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 【Day 2】詞嵌入與BERT的輸入

如何從實戰層面認識BERT BERT的研究與應用可以分為不同的層次。你可以鑽研BERT的模型技術細節,瞭解它為什麼這麼有效,甚至可以發現其中有問題的設計來加以改...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

技術 【Day 1】誰是BERT?如何BERT?BERT的基礎介紹

從芝麻街角色到改變NLP的模型 如果你用Google以「BERT」作為關鍵字搜尋圖片,那麼你會發現一個奇特的現象:一隻黃色的玩偶與奇怪的網狀結構模型混雜在一起。...

AI 高中生的自我學習 系列 第 24

技術 Day 24 - 天眼CNN 的耳朵和嘴巴 - BERT

BERT 全名為 Bidirectional Encoder Representations from Transformers BERT: Pre-train...