В этом посте мы собираемся изучить несколько методов объяснения BERT и почему это может стоить времени. Что такое БЕРТ? BERT — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом для обработки естественного языка (NLP). BERT разработан, чтобы помочь компьютерам понять значение неоднозначного языка в тексте, используя окружающий текст для установления контекста. BERT, что означает двунаправленные представления кодировщика от преобразователей, основан на преобразователях,..

BERT был притчей во языцех в течение последнего года. Это уникальная техника обработки естественного языка (NLP), исходный код которой был открыт исследователями Google AI Language в конце 2018 года. Это важная инновация, которая покорила мир глубокого обучения благодаря своей выдающейся производительности. BERT расшифровывается как Двунаправленные представления кодировщика от преобразователей и был разработан для предварительной подготовки глубоких двунаправленных представлений из..

Мощные крупномасштабные предварительно обученные языковые модели, такие как BERT от Google, изменили правила игры на арене обработки естественного языка (NLP) и за ее пределами. Однако впечатляющие достижения связаны с огромными требованиями к вычислительным ресурсам и памяти, что затрудняет развертывание таких моделей на устройствах с ограниченными ресурсами. Предыдущие исследования предлагали для решения этой проблемы независимую от задачи дистилляцию BERT — подход, направленный на..

В этом эксперименте мы настраиваем модель BERT, чтобы улучшить ее способность кодировать короткие тексты. Это дает более полезные вложения предложений для последующих задач НЛП. Хотя ванильный BERT может использоваться для кодирования предложений , сгенерированные с его помощью вложения не являются надежными. Как мы видим ниже, образцы, которые модель считает похожими, часто более лексически, чем семантически связаны. Небольшие возмущения во входных выборках приводят к большим..