bert下游

祝贺姜宁连任 2023 Apache 软件基金会董事

图源：Apache软件基金会官方博客部分内容译文：在这周Apache软件基金会（下称ASF）举行了一年一度的成员会议，并选举出了新的董事会成员：RichBowen（连任董事）BertrandDelacretaz
·2025-03-08 01:40

【代码详解】信道编码——低密度奇偶校验码LDPC

由由RobertG.Gallager于1962年提出，后因Turbo码的竞争一度被忽视，1990年代因逼近香农限的性能被重新重视。
禾风hefeng·2025-03-07 21:27

flink分发策略详解

一、分发策略核心逻辑与分类Flink的数据分发策略决定了数据在算子间上下游的传输方式，直接影响作业的并行度利用、负载均衡、网络开销。
24k小善·2025-03-07 18:53

相似度计算

1.余弦相似度计算（不区分向量方向，互换顺序也相同）sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm
Panesle·2025-03-07 10:49

Bert模型学习笔记

Bert模型学习笔记Fromhttps://www.bilibili.com/video/BV1Ey4y1874yemmm讲实话这个视频太简单了，不建议看。
文三路张同学·2025-03-07 09:39

Bert学习笔记

一、Bert架构BERT使用了双向的TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽
缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现

电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元，负责对用户输入进行多维度解析，输出结构化语义理解结果，为下游决策引擎提供数据支撑
power-辰南·2025-03-07 06:08

开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡（五）

是一种有效的自适应策略，它不会引入额外的推理延迟，并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数
开源技术探险家·2025-03-06 23:26

SOLIDWORKS 到 STL 格式转换全攻略，在线云转换让你爽到爆

而STL格式，因其广泛应用于3D打印、有限元分析等领域，在模型数据的跨平台交互与下游处理中扮演着重要角色。本指南将从技术原理与实操细节出发，详细介绍借助迪威模型网在线平
3D小将·2025-03-06 21:10

目前市场上的人工智能大模型有哪些？

Google的Transformer系列：BERT（Bidirection
国货崛起·2025-03-06 19:48

【精华推荐】AI大模型学习必逛的十大顶级网站

随着人工智能技术的快速发展，AI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。对于希望深入学习AI大模型的开发者和研究者来说，找到合适的学习资源至关重要。
大模型入门学习·2025-03-06 17:58

英伟达常见产品使用场景对比说明

产品型号显存容量显存带宽价格（人民币）适用场景模型性能对比数据中心与AI计算H100(SXM)80GBHBM33TB/s未公开（企业级）超大规模AI训练（千亿参数）、HPC比A100性能提升3-6倍（BERT
放羊郎·2025-03-06 14:37

大模型（LLM）的若干科普之问（七）：如何隔离LLM微调结果？

以下是微调的关键点：预训练模型：大模型LLM（如GPT、BERT等）通过大量通用文本进行预训练，学习语言的基本结构和知识。微调目的：使模型适应特定任务或领域，如文本分类、机器翻译、问答系统等。
人工干智能·2025-03-06 04:12

完整代码详解：Python实现基于文本内容的用户隐私泄露风险评估

以下是一个完整的Python代码示例，涵盖了基于BERT的文本表示、基于聚类的文本隐私体系构建、基于命名实体识别的隐私信息提取、以及基于信息熵的文本隐私量化。
mosquito_lover1·2025-03-06 03:04

[Machine Learning] K-means算法

HuBERT预训练过程中会用到K-means算法，本文简单介绍一下K-means算法的基本流程。简单地讲，K-means就是给特征向量集进行聚类。
进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例

深度解析大模型蒸馏方法：原理、差异与案例1.引言随着深度学习的飞速发展，大模型（LargeModels）如GPT、BERT、ViT逐渐成为AI领域的主流。
赵大仁·2025-03-05 21:46

《西西弗神话》：在荒诞中书写生命的尊严

一、加缪与《西西弗神话》的诞生法国作家阿尔贝·加缪（AlbertCamus）是20世纪存在主义文学的代表人物之一。
曦紫沐·2025-03-05 14:44

预训练模型微调与下游任务迁移学习技术

预训练模型通过在海量数据上的自监督学习,学习到了丰富的特征表示,为下游任务提供了强大的初始化。而对预训练模型进行有效的微调,可以充分利用预训练知识,在有限数据上快速达到出色的性能。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-04 22:37

什么是预训练语言模型下游任务？

什么是下游任务？在自然语言处理（NLP）和机器学习领域，下游任务（downstreamtasks）指的是使用已经训练好的模型或表示（如词向量、预训练的模型等）来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
衣衣困·2025-03-04 22:36

微调（Fine-tuning）

1.微调的核心思想预训练模型：像BERT、GPT这样的模型，已经在大量通用文本数据上进行了预训练，学习到了丰富的语言知识（如语法、语义、上下文关系等
路野yue·2025-03-04 20:49

BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程

结合BERT和Milvus构建智能问答系统的全面技术解析，涵盖从原理到实践的完整流程。
·2025-03-04 14:28

SFT与RLHF的关系

作用：快速适配下游任务，让模型学会"如何正确生成内容"。RLHF：通过人类对模型输出的
一只积极向上的小咸鱼·2025-03-04 11:12

BERT 模型 和 Milvus 向量数据库分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」

结合BERT模型和Milvus向量数据库，通过一个Python示例分步骤讲解如何实现「文本相似度搜索」。整个过程分为：文本向量化→存储到Milvus→相似度搜索。
·2025-03-04 10:23

AI大模型知识图谱和学习路线！

一、大模型全套的学习路线学习大型人工智能模型，如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型，需要系统的方法和持续的努力。
hhaiming_·2025-03-03 22:35

AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进

1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。这些模型通过学习大量的文本数据，捕捉到语言的语法、语义和情感等信息，从而实现对自然语言的理解和生成。1.2为什么大语言模型如此重要大语言模型在近年来取得了显著的进展，它们在各种自然语言处理任务中都取得了最先进的性能。这些任务包括机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。大语言模型的成功在很大
AI智能涌现深度研究·2025-03-03 15:40

金融赋能绍兴纺织 民生银行助力外贸中小微企业“走出去”

这里依傍长三角经济圈，交通网络纵横交错，将原材料产地与广阔市场紧密相连；产业集群高度成熟，上下游产业链完备，从化纤原料到精美纺织品一应俱全，协同效应显著降低成本。
尺度商业·2025-03-03 12:15

网络基础-笔记

互联网创始人互联网之父，指互联网的创始人、发明人，这一美称被先后授予多人，包括：蒂姆·伯纳斯·李（TimBerners-Lee），温顿·瑟夫VintCerf原名：VintonGray"Vint"Cerf罗伯特·卡恩（RobertElliotKahn
一夜沐白·2025-03-03 12:13

NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）

文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT
陈宸-研究僧·2025-03-03 10:26

XLNet：超越BERT的新星

-XLNet：超越BERT的新星1.背景介绍1.1自然语言处理的重要性自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言
AI天才研究院·2025-03-03 07:03

【Elasticsearch】一文读懂ES向量搜索：原理剖析与技术全景

如：文本嵌入(Embedding)：BERT等模型生成768维向量图像特征：ResNet提取2048维特征向量1.2向量搜索简介向量
程序员大任·2025-03-03 03:34

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

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、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
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

自然语言处理之语法解析：BERT：自然语言处理基础理论

自然语言处理之语法解析：BERT：自然语言处理基础理论自然语言处理基础自然语言处理的定义与应用自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向
zhubeibei168·2025-03-02 14:15

基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现

基于BERT的自定义中文命名实体识别实现在自然语言处理中，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是一项重要的任务，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。
风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体

它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法，利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示，通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。
风清扬【coder】·2025-03-01 21:04

【大模型】大模型分类

以下是大模型的常见分类方式：1.按应用领域分类自然语言处理（NLP）模型如GPT-3、BERT、T5等，主要用于文本生成、翻译、问答等任务。
IT古董·2025-03-01 16:29

全方位解析：大语言模型评测方法的综合指南

自2017年Transformer模型提出以来，自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型，如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后，持续刷新最优结果。
大模型玩家·2025-03-01 08:28

BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑

1BERT的诞生背景2018年谷歌团队发布了BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型，在自然语言处理领域引领了技术性的革命。
cufewxy2018·2025-03-01 06:47

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用

大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词：大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要：本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。
AI天才研究院·2025-03-01 05:35

lauxlib.c（5.3.4）解析

/***$Id:lauxlib.c,v1.2892016/12/2018:37:00robertoExp$**AuxiliaryfunctionsforbuildingLualibraries**SeeCopyrightNoticeinlua.h
活在阳光下·2025-02-28 22:20

树莓百度百科新动态：宜宾项目的深远影响与意义

树莓集团在宜宾建设的多个数字产业园区，吸引了众多上下游企业入驻。形成了从芯片研发、软件开发到系统集成的完整产业链条。这种产业集聚效应不仅提高了产业的协同效率，还降低了企业的运营成本。
树莓集团·2025-02-28 08:28

100种算法【Python版】第38篇—— Tarjan算法

本文目录1算法说明2算法示例：社交群体分析3算法示例：交通路网中的强连通分量识别4算法应用1算法说明Tarjan算法由计算机科学家RobertTarjan于1972年提出，目的是在有向图中有效地找到强连通分量
AnFany·2025-02-28 05:38

Python实现强连通分量算法——Tarjan算法

Python实现强连通分量算法——Tarjan算法Tarjan算法是一种基于深度优先搜索（DFS）的强连通分量（SCC）查找算法，由RobertTarjan在1972年提出。
NoABug·2025-02-28 05:38

Tarjan求无向图割边

文章目录Tarjan算法无向连通图的搜索树时间戳dfn追溯值low无向图的割边及判定对重边的处理参考实现Tarjan算法不得不说RobertTarjan真的是大师，发个网站大家感受一下——论文索引。
Visors·2025-02-28 05:04

汽车4S行业的信息化特点与BI建设挑战

汽车行业也是一个非常大的行业，上下游非常广，像主机厂，上游的零配件，下游的汽车流通，汽车流通之后的汽车后市场，整个链条比较长。今天主要讲的是汽车流通，汽车4S集团。
派可数据·2025-02-27 13:22

C++ 书籍分享：带你畅游编程世界

提高C++性能的编程技术.左飞深度探索C++对象模型C和C++安全编码（中文版）.Robert.C.SeacordC++编程艺术C++编程规范-101条规则准则与最佳实践无论你是刚踏入编程领域的新手，还是寻求技术突破的进阶者
七七知享·2025-02-27 12:19

springboot项目统一接口超时机制设计

springboot项目统一接口超时机制以及异常捕获设计因为不同的业务接口所需超时时间不同，例如上传或者下载，但是大多数接口都基本可以统一一个超时时间，同时捕获异常，方便上下游子系统设置超时时间能够包住
gooluke·2025-02-27 11:13

论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models

2024ICIC1INTRO对于文本嵌入，过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。
UQI-LIUWJ·2025-02-26 20:17

算力100问☞第59问：如何评估大模型的性能？

以下是详细的评估指标、评估方法和案例示意：1、评估指标（1）准确性（Accuracy）事实正确性：衡量模型生成内容与真实事实的一致性，通常使用BLEU、ROUGE、BERTScore等指标。
正儿八经的数字经·2025-02-26 14:01

困惑度的估计

需要注意的是，这个指标专门适用于经典的语言模型（有时称为自回归模型或因果语言模型），而对于像BERT这样的掩码语言模型，则定义不太清楚（请参考模型总结）。
转码的小石·2025-02-25 22:06

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。
煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他