|
Getting your Trinity Audio player ready... |
Incorporando a compreensão universal aos modelos de linguagem
Neste item, discutiremos “Bidirectional Encoder Representations from Transformers” (BERT), um protótipo projetado para entender a linguagem. Embora o BERT seja semelhante a modelos porquê o GPT, o foco do BERT é entender o texto em vez de gerá-lo. Isso é útil em uma variedade de tarefas, porquê qualificar o quão positiva é uma avaliação de um resultado ou prever se uma resposta a uma pergunta está correta.
Antes de entrarmos no BERT, discutiremos brevemente a arquitetura do transformador, que é a inspiração direta do BERT. Usando esse entendimento, mergulharemos no BERT e discutiremos porquê ele é construído e treinado para resolver problemas alavancando uma compreensão universal da linguagem. Por termo, criaremos um protótipo BERT nós mesmos do zero e o usaremos para prever se as avaliações do resultado são positivas ou negativas.
Para quem isso é útil? Qualquer pessoa que queira formar uma compreensão completa do estado da arte da IA.
Quão avançada é esta postagem? As primeiras partes deste item são acessíveis a leitores de todos os níveis, enquanto as seções posteriores referentes à implementação do zero são muito avançadas. Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! suplementares são fornecidos conforme necessário.
Pré-requisitos: Eu recomendo fortemente entender ideias fundamentais sobre…
Nascente: Teor gerado por AI
Não perdida a chance de explorar nossos produtos na loja.
Dê um passo adiante e conquiste sua liberdade financeira trabalhando no conforto da sua moradia ou escritório.
