BERT

BERT 模型微调与传统机器学习的对比

BERT微调与传统机器学习的区别和联系：传统机器学习流程传统机器学习处理文本分类通常包含以下步骤：特征工程：手动设计特征（如TF-IDF、词袋模型）模型训练：使用分类器（如SVM、随机森林、逻辑回归）特征和模型调优
MYH516·2025-06-11 11:05

传统机器学习与大模型 + Prompt 的对比示例

传统机器学习方法（使用BERT微调）traditional-ml-text-classification传统机器学习文本分类实现importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset
MYH516·2025-06-11 11:05

从零实现基于BERT的中文文本情感分析的任务

✨不使用BERT预训练模型，从零开始训练！
AlexandrMisko·2025-06-10 22:28

【大模型入门】2025年大模型学习路线图：史上最全、最新的学习指南，助你成为AI领域的佼佼者！

如果要深入学习，建议再按以下步骤，从更基础的GPT和BERT学起，因为底层是相通的，而且实际落地到一个系统中，应该也是大模型结合小模型（大模型在做判别性的任务上，比BERT优势不是特别大
·2025-06-10 12:15

自然语言处理之语言模型：BERT：BERT模型的数学基础

自然语言处理之语言模型：BERT：BERT模型的数学基础绪论自然语言处理的挑战自然语言处理（NLPÿ
zhubeibei168·2025-06-10 04:21

自然语言处理之语言模型：BERT：BERT模型架构详解

自然语言处理之语言模型：BERT：BERT模型架构详解自然语言处理之语言模型：BERT模型架构详解1.引言
zhubeibei168·2025-06-10 04:21

自然语言处理之语言模型：BERT：BERT模型架构详解

自然语言处理之语言模型：BERT：BERT模型架构详解自然语言处理之语言模型：BERT模型架构详解1.引言
zhubeibei168·2025-06-10 03:17

BERT：让AI真正“读懂”语言的革命

BERT：让AI真正“读懂”语言的革命——图解谷歌神作《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformers》2018年，谷歌AI团队扔出一篇核弹级论文，引爆了整个
摘取一颗天上星️·2025-06-09 12:02

深度｜Google首席科学家Jeff Dean最新分享：AI核心壁垒不是参数量，而是系统、算法与部署全链能力，关键在于能否嵌入真实任务流与硬件终端

深度｜Google首席科学家最新分享：AI核心壁垒不是参数量，而是系统、算法与部署全链能力，关键在于能否嵌入真实任务流与硬件终端ZF编辑部ZFinance2025年06月02日15:03北京从BERT到
强化学习曾小健·2025-06-09 08:07

神经网络-Day46

的训练2.2特征图可视化三、通道注意力3.1通道注意力的定义3.2模型的重新定义（通道注意力的插入）一、什么是注意力注意力机制，本质从onehot-elmo-selfattention-encoder-bert
红衣小蛇妖·2025-06-09 04:02

linux系统fuser命令,Linux系统使用Fuser命令的方法

安装如果你的精简版运行fuser提示如下信息：-bash:fuser:commandnotfound请执行如下命令安装：[winbert@winbert-server~]$sud
山岚出岫·2025-06-09 01:46

【医疗影像】THE BEER-LAMBERT LAW

吸光度A=log10(I0I)A=log_{10}(\frac{I_0}I)A=log10(II0)如果您了解光谱仪如何工作，您就会知道它使一系列波长的光穿过物质溶液（样品cell），同样地，也会穿过溶剂（参考cell）对于穿过光谱仪的每个波长的光，测量穿过参考cell的光的强度。这通常被称为I0I_0I0还可以测量该波长穿过样品池的光强度-给出符号III。如果I小于Io，则显然样品吸收了一些光。
qq_42725437·2025-06-08 10:54

基于 Transformer 的模型（BERT、GPT）深度解析

目录基于Transformer的模型（BERT、GPT）深度解析1.Transformer架构简介1.1Transformer的起源1.2Transformer架构的结构图1.3TensorFlow中的
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-06-08 06:57

【人工智能】Transformer、BERT、GPT：区别与联系

Transformer、BERT、GPT：区别与联系近年来，Transformer、BERT、GPT等模型在自然语言处理领域取得了巨大成功，深刻改变了我们对语言理解和生成的认识。
若北辰·2025-06-08 06:24

BERT, GPT, Transformer之间的关系

1.Transformer是什么？简单介绍1.1通俗理解想象你是一个翻译员，要把一句话从中文翻译成英文。你需要同时看句子里的每个词，理解它们之间的关系。Transformer就像一个超级翻译助手，它用“自注意力机制”（Attention）一次处理所有词，快速找出重要联系，比老式的翻译机（RNN）更快更聪明。1.2技术定义Transformer是2017年由Vaswani等人提出的神经网络架构（论文
D11PMINDER·2025-06-08 05:24

MIT线性代数笔记03-矩阵乘法和逆矩阵

LinearAlgebra-Lecture03矩阵乘法和逆矩阵GilbertStrang矩阵乘法对于矩阵乘法AB=C\bold{AB=C}AB=C主要有5种方法可用于计算：【前提条件】：A,B\bold
loneux·2025-06-07 21:58

【AI】大语言模型引擎全解析：Transformers、vLLM、Llama.cpp、SGLang、MLX 和 Ollama，最佳选择？

近年来，大语言模型（LLMs）如GPT、LLaMA、BERT等已经成为人工智能领域的核心驱动力。然而，如何高效地运行和优化这些模型，成为了开发者和研究者面临的重要挑战。
厦门德仔·2025-06-07 12:02

ubuntu20.04使用docker部署ubuntu16.04环境

docker创建ubuntu16.04环境3.查看镜像4.启动镜像的一个容器5.进入容器并查看环境使用docker起因刚开始学习机器学习、深度学习都是使用的笔记本(只有集显)；后来做NLP项目需要训练bert
NUAA1703·2025-06-06 23:32

昇思25天学习打卡营第十五天|基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别

背景提供免费算力支持，有交流群有值班教师答疑的华为昇思训练营进入第十五天了。今天是第十五天，从第十天开始，进入了应用实战阶段，前九天都是基础入门阶段，具体的学习内容可以看链接基础学习部分昇思25天学习打卡营第一天|快速入门昇思25天学习打卡营第二天|张量Tensor昇思25天学习打卡营第三天|数据集Dataset昇思25天学习打卡营第四天|数据变换Transforms昇思25天学习打卡营第五天|网
明志刘明·2025-06-06 16:10

HRI-2025 | 大模型驱动的个性化可解释机器人人机交互研究

作者：FerranGebelli1^{1}1,LaviniaHriscu2^{2}2,RaquelRos1^{1}1,SéverinLemaignan1^{1}1,AlbertoSanfeliu2^{2
·2025-06-06 15:35

matlab实现求解兰伯特问题

求解兰伯特问题的matlab代码，非常好用solve_lambertLYP.m,1899StumpffC.m,136StumpffdF.m,294StumpffF.m,151StumpffS.m,167Stumpffy.m
t19875128·2025-06-04 18:45

大模型模型推理的成本过高，如何进行量化或蒸馏优化

从自然语言处理到图像生成，再到复杂的多模态任务，像GPT、BERT、T5这样的庞大模型展现出了惊人的能力。它们在翻译、对话系统、内容生成等领域大放异彩，甚至在医疗、金融等行业中也开始扮演重要角色。
大模型大数据攻城狮·2025-06-04 17:38

正交与过完备基：从经典展开到压缩感知

在Hilbert空间HHH中，一组向量v1,v2,...,vn{v₁,v₂,...,vₙ}v1,v2,...,vn称为正交集，当且仅
DuHz·2025-06-04 16:27

Golang学习之旅

Go语言是由Google的RobertGriesemer、RobPike和KenTh
余厌厌厌·2025-06-03 23:51

第1章：走进Golang

第1章：走进Golang一、Golang简介Go语言（又称Golang）是由Google的RobertGriesemer、RobPike及KenThompson开发的一种开源编程语言。
余厌厌厌·2025-06-03 23:20

微调embedding模型_jhgan-ko-sroberta-multitask

模型地址：https://huggingface.co/jhgan/ko-sroberta-multitask目录数据准备阶段特殊韩语处理技巧模型加载与配置损失函数选择指南进阶训练配置评估与优化策略数据准备阶段推荐数据格式
激进小猪1002·2025-06-03 19:51

我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcad
大模型老炮·2025-06-02 19:55

大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos
AGI大模型学习·2025-06-02 18:49

神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！大模型 学习路线非常详细_大模型学习路线（2025最新）

学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcade
程序员辣条·2025-06-02 17:45

2025大模型学习全攻略：从小白到专家，一站式进阶之路，收藏这一篇就够了！

从GPT系列到BERT，再到各类变体，大模型以其强大的能力吸引了无数开发者和研究者的目光。那么，作为一个零基础的学习者，如何快速入门并精通大模型技术呢？本文将为你提供一份详尽的学习指南。
AI大模型-大飞·2025-06-01 19:35

2024大模型学习全攻略：从小白到专家，一站式进阶之路

从GPT系列到BERT，再到各类变体，大模型以其强大的能力吸引了无数开发者和研究者的目光。那么，作为一个零基础的学习者，如何快速入门并精通大模型技术呢？本文将为你提供一份详尽的学习指南。
Python程序员罗宾·2025-06-01 18:33

BERT分类器和朴素贝叶斯分类器比较

一、核心原理对比维度预训练模型（如BERT）朴素贝叶斯分类器模型类型深度学习模型，基于Transformer架构，通过大规模无监督预训练学习语言表示。
非小号·2025-06-01 07:13

大模型核心技术及架构解析

以下是其核心技术和架构的全面分析：一、核心技术组成1.基础架构技术技术说明代表应用Transformer自注意力机制基础架构GPT,BERTMoE架构混合专家模型GoogleSwitchTransformer
阿湯哥·2025-06-01 05:28

SentenceTransformer简单使用

可用于文本和图像的相似度对比查找等#SentenceTransformer官网地址https://www.sbert.net/#安装SentenceTransformerpipinstall-Usentence-transformers
MasonYyp·2025-05-31 21:58

分布式CAP理论介绍

分布式CAP理论是分布式系统设计中的一个核心概念，由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在2000年的ACM研讨会上首次提出，随后在2002年由SethGilbert和NancyLynch从理论上证明
thinking-fish·2025-05-31 14:12

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南

BERT模型原理与Fine-tuning实战指南系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录BERT模型原理与Fine-tuning实战指南摘要引言
layneyao·2025-05-31 06:44

python 实现A*（A-Star)算法

它由PeterHart、NilsNilsson和BertramRaphael在1968年提出，结合了Dijkstra算法的确保性（保证找到一条最短路径）和贪心算法的高效性（快速找到目标）。
luthane·2025-05-31 00:31

SAP常规批导程序ABAP代码实现实例

一、选择屏幕部分*&---缓存类型定义TYPES:BEGINOFty_temp,numberTYPEzenumber,"排序号idTYPEicon_d,"成功/失败msgTYPEbapi_msg,"消息
ABAP小菜鸡·2025-05-30 13:07

【大模型】Bert应对超长文本

一、常见的长文本处理策略截断(Truncation)最简单粗暴：只保留最前面（或最后面）的512token，超出部分舍弃。优点：实现极其简单；缺点：极易丢失关键信息，影响性能。滑动窗口(SlidingWindow)将全文切分为多个长度≤512的重叠或不重叠的chunks，每个chunk前后加入[CLS]…[SEP]；分别对每个chunk做推理，得到每段的logits或表示，再通过平均／最大池化或者
油泼辣子多加·2025-05-30 10:16

如何把示例数据0.617、0.229、0.174保留两位小数，并在后面添加%处理，处理后的结果如下：61.7%、22.9%、17.4%

以下是满足需求的函数，能根据数值自动判断保留一位或两位小数，并添加%：functionformatNumberToPercentage(numbers){returnnumbers.map(num=>{
疯狂的沙粒·2025-05-29 19:55

论文DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION之conclusions

论文DEBERTA:DECODING-ENHANCEDBERTWITHDISENTANGLEDATTENTION之conclusions这篇论文提出了一种新的模型架构DeBERTa（解码增强的BERT，
six.学长·2025-05-29 15:33

（泛函分析）巴拿赫空间Banach Space和希尔伯特空间Hilbert Space

1.泛函分析中的“空间”定义：泛函分析中的“空间”通常指具有某种结构的向量空间，例如赋范空间、内积空间、拓扑空间等。这些空间通过附加结构（如范数、内积、拓扑）来研究函数或序列的收敛性、连续性等性质。关键结构：向量空间：支持加法和标量乘法。附加结构：例如范数（衡量元素“大小”）、内积（衡量元素间的“角度”）、拓扑（定义收敛性）等。2.巴拿赫空间（BanachSpace）定义：巴拿赫空间是完备的赋范向
音程·2025-05-29 00:41

小样本分类新突破：QPT技术详解

核心思路是让预训练语言模型（比如BERT的升级版RoBERTa）在少量标注数据下，通过设计特定的“提问式模板”和“标签词扩展技术”来提升分类效果。
ZhangJiQun&MXP·2025-05-28 21:21

设计模式-开放封闭原则

开放封闭原则是SOLID原则中的第二个字母"O"，由伯特兰·迈耶(BertrandMeyer)在其著作《面向对象软件构造》中提出。
蔡蓝·2025-05-28 13:27

设计模式-单一职责原则

它由罗伯特·C·马丁(RobertC.Martin,又称"UncleBob")提出，其核心思想是：一个类（或模块、函数）应该有且仅有一个引起它变化的原因。换句话说，一个类应该只负责一项职责。
蔡蓝·2025-05-28 13:26

Large-Scale Language Models: In-Depth Principles and Pioneering Innovations

从BERT的语义洞察到GPT系列的生成奇迹，再到Grok、LLaMA等模型的跨界创新，LLMs在智能对话、代码生成、科学探索等领域展现出近乎人类的水准，本文以清晰的逻辑和优雅的笔触，深入剖析LLMs的架构
Kelaru·2025-05-28 06:33

《职场AI应用师》发展方向

以下从多个维度为你系统解析相关内容：一、职场AI技能提升的核心路径技术融合能力需掌握Python编程、机器学习框架（如TensorFlow/PyTorch）、自然语言处理工具（如BERT/GPT）等核心技术
Y371595101·2025-05-27 12:27

Lua 的速度为什么比 Python 快

根据RobertoIerusalimschy在《ProgramminginLu
易成技术团队·2025-05-27 10:17

大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战

大模型「瘦身」指南：从LLaMA到MobileBERT的轻量化部署实战系统化学习人工智能网站（收藏）：https://www.captainbed.cn/flu文章目录大模型「瘦身」指南：从LLaMA到
layneyao·2025-05-27 05:16

自然语言处理学习路线

CSDN博客语料预处理：（待更）特征工程之向量化（word——>vector）：（待更）特征工程之特征选择：（待更）序列网络在NLP领域的应用（RNN、GRU、LSTM）：（待更）预训练模型（ELMO、Bert
熬夜造bug·2025-05-26 23:13
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