自然语言处理预训练——预训练BERT
-
原始的BERT有两个版本,其中基本模型有1.1亿个参数,大模型有3.4亿个参数。
-
在预训练BERT之后,我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。
-
在实验中,同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。
原始的BERT有两个版本,其中基本模型有1.1亿个参数,大模型有3.4亿个参数。
在预训练BERT之后,我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。
在实验中,同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。
· go语言实现终端里的倒计时
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· 分享一个免费、快速、无限量使用的满血 DeepSeek R1 模型,支持深度思考和联网搜索!
· 使用C#创建一个MCP客户端
· ollama系列1:轻松3步本地部署deepseek,普通电脑可用
· 基于 Docker 搭建 FRP 内网穿透开源项目(很简单哒)
· 按钮权限的设计及实现