bert下游

Transformer 架构对比：Dense、MoE 与 Hybrid-MoE 的优劣分析

DenseTransformerMoE(MixtureofExperts)TransformerHybrid-MoETransformer2.Transformer按照编码方式分类单向自回归模型(如早期GPT系列)双向模型(如BERT

m0_74825656·2025-03-24 11:01

squirrel语言全面介绍

Squirrel是一种较新的程序设计语言，由意大利人AlbertoDemichelis开发，其设计目标是成为一个强大的脚本工具，适用于游戏等对大小、内存带宽和实时性有要求的应用程序。

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-24 06:14

《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战

技术突破：结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型（PyTorch）fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod

骆驼_代码狂魔·2025-03-24 02:30

AI大模型训练教程

1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。

Small踢倒coffee_氕氘氚·2025-03-23 12:07

客服机器人怎么才能精准的回答用户问题？

意图分类：通过机器学习模型（如BERT、Transformer）将问题归类（如“售后”“支付”）。上下文理解记录对

玩人工智能的辣条哥·2025-03-23 09:13

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行

weixin_贾·2025-03-22 20:59

《南京日报》专题报道 | 耘瞳科技“工业之眼”加码“中国智造”

刷墙、搬运、检测；在体育训练场上帮助运动员矫正姿势；在医院里帮助医生发现帕金森早期征兆，在智慧工厂里与人类分工协作……作为南京市机器人产业“一核多翼”布局的“核”，江宁开发区当前聚集人工智能产业核心及上下游关联企业超百家

耘瞳科技·2025-03-22 17:04

景联文科技入选中国信通院发布的“人工智能数据标注产业图谱”

图谱按照国家数据局技术创新、行业赋能、生态培育、标准应用、人才就业、数据安全等六个方面任务展开，由上游资源提供方、中游数据标注核心服务方、下游配套支撑方三部分组成。其中上游

景联文科技·2025-03-22 09:20

《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》

在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer

·2025-03-21 12:07

小结：PIM-SM/DM

网络内的所有PIM路由器收到组播数据，默认都向下游转发。下游无

flying robot·2025-03-21 11:33

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G

y江江江江·2025-03-21 10:31

如何评估大语言模型生成文本的质量？

1.评估指标概览自动评估指标（AutomaticMetrics）人工评估方法（HumanEvaluation）2.自动评估方法示例（1）计算BLEU分数（2）计算ROUGE分数（3）计算BERTScore

gs80140·2025-03-21 08:42

【BERT和GPT的区别】

BERT采用完形填空（MaskedLanguageModeling,MLM）与GPT采用自回归生成（AutoregressiveGeneration）的差异，本质源于两者对语言建模的不同哲学导向与技术目标的根本分歧

调皮的芋头·2025-03-21 05:17

如何返回工具执行的工件

有时，我们希望将工具执行的工件，例如自定义对象、数据帧或图像，传递给链或代理中的下游组件，但不希望向模型本身暴露这些工件。

shuoac·2025-03-21 05:13

NLU-预训练模型-2018：Bert（二）【“Masked LM”缺点：①预训练与微调不一致；②忽略了掩码位置间的依赖关系】【复杂度：O(n^2·d)；n：输入序列长度（规定最长512）】

五、BERT中的词嵌入1、为什么要使用BERT的嵌入使用BERT从文本数据中提取特征，即单词和句子的嵌入向量。我们可以用这些词和句子的嵌入向量做什么？

u013250861·2025-03-21 04:08

基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)

「已注销」·2025-03-21 03:29

【AI论文】RWKV-7“鹅”模型，具备富有表现力的动态状态演化能力

在多语言任务中，这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平，并且在英语语言性能上，尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型，但仍能与当前最优水平相媲美。

东临碣石82·2025-03-21 00:02

熔断和降级的区别，具体使用场景有哪些？

熔断与降级的核心区别在于触发条件和应用目标，具体差异及使用场景如下：一、核心区别对比维度熔断降级触发原因下游依赖服务故障（如超时、异常率过高）触发系统整体负载过高或流量洪峰管理目标层级框架级保护（无业务优先级区分

蒂法就是我·2025-03-20 23:58

Bjarne Stroustrup's FAQ

BjarneStroustrup'sFAQModifiedFebruary5,2008Thesearequestionsthatpeopleaskmeoften.Ifyouhavebetterquestionsorcommentsontheanswers,[email protected]berthatIcan'tspendallofm

win32asn·2025-03-20 21:10

大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构

LLMs，如BERT、GPT-3等，通

AI智能涌现深度研究·2025-03-20 18:14

【十自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】

作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！

再见孙悟空_·2025-03-20 13:39

Deno入门教程：Node.js 的替代品

以下内容主要基于BertBelder[2]和RyanDahl[3]的最新演讲。0、进入主题之前，先说一下Deno

xiaoweids·2025-03-20 10:05

设计模式-单一职责原则

该原则由罗伯特·C·马丁（RobertC.Martin）于《敏捷软件开发：原则、模式和实践》一书中给出的。马丁表

qq_26920109·2025-03-20 09:31

使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分

本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分，并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。

bavDHAUO·2025-03-20 02:31

迁移学习入门

一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型，基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候，以transformer架构来划分：Encoder-Only:只有编码器部分的模型，代表：BERTDecoder-Only

EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的

·2025-03-19 11:37

AI在项目中的应用

AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。

酒江·2025-03-18 14:41

四大升级！助力首个 AI 原生开源操作系统 openEuler 24.03 LTS 正式发布

汇聚了产业链上下游软硬件厂商技术共识的open

AI科技大本营·2025-03-18 07:07

Biobank genetic data探析（三）

GenotypingprocessandsampleQC一.总览Category100313这类数据包含了Affymetrix做Genotypecalling的pipeline的流程信息（后续分析中可能用不到），以及样本质量控制的信息（下游分析中估计是必用了

想摸鱼的生信小白·2025-03-17 23:35

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。

Nifc666·2025-03-17 21:43

AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构

高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT

AI智能涌现深度研究·2025-03-17 12:10

AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】

引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。

AI大模型-大飞·2025-03-17 10:27

第7章站在对象模型的尖端1： Template

如何”实例化“classobject、inlinenonmember以及membertemplatefunctions。这些是”每一个编译单位都会拥有一份实例“的东西。

qq_40178082·2025-03-17 00:35

Java直通车系列43【Spring Boot】（断路器Hystrix）

当某个下游服务出现故障或响应超时，可能会导致调用它的上游服务出现请求堆积、资源耗尽，最终引发整个系统的雪崩效应。断路器（

浪九天·2025-03-16 20:13

大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集

诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。

AI天才研究院·2025-03-16 13:17

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究

AI智能涌现深度研究·2025-03-16 01:54

AI大模型学习路线及相关资源推荐

例如，谷歌的BERT模型在最初发布时就有

python游乐园·2025-03-16 00:51

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。

lmtealily·2025-03-15 23:41

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

Transformer架构在生成式AI中的应用解析

Transformer架构概述1.1Transformer的核心思想1.2Transformer架构的优势2.Transformer在文本生成中的应用2.1GPT系列：基于Transformer的自回归文本生成2.2BERT

二进制独立开发·2025-03-15 19:11

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

塑料制品制造业现状 LIMS系统革新塑料制品检测流程

塑料制品制造业作为现代工业的重要组成部分，其产品质量直接关系到下游应用的安全和性能。随着市场竞争的加剧，制造商们对产品质量的要求越来越高，内检实验室成为确保产品质量的关键环节。

白码低代码·2025-03-15 08:08

[免费送Claude账号密码]ChatGPT的平替——Claude赠送2个免费Claude账号密码卡密！（内附Claude注册教程）

1：登录邮箱:[email protected]—登录密码:c934dfqcwuz8g—验证邮箱:[email protected]账号2：登录邮箱:robertinolilly

NBA首席形象大使阿坤·2025-03-15 02:41

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https://arxiv.org/abs/2404.13779github：本文做的就是微调DistilBERT

小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor

Evaporator Core·2025-03-14 23:17

Go语言入门基础详解

一、语言历史背景Go语言由Google工程师RobertGriesemer、RobPike和KenThompson于2007年设计，2009年正式开源。

老胖闲聊·2025-03-14 15:12

深入理解信息检索之BM25算法

1.BM25算法简介BM25算法，全称为"BestMatching25"，是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型（如二元独立检索模型

Lunar*·2025-03-14 15:10

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型（如BERT

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

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