自然语言处理(nlp)-爱代码爱编程
暑期实习基本结束了，校招即将开启。 不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。 最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些
gpu集群上分布式训练大模型_分布式gpu集群-爱代码爱编程
总结一下如何在超算系统上进行预训练大模型的分布式训练 / 微调，文中代码已上传至 github 实验环境 集群1：国家广州超算 星逸A800智能AI集群 GPU：8 * Nvdia Tesla-A800 80G显存
nlp 算法实战项目：使用 bert 进行文本多分类_bert多文本分类-爱代码爱编程
数据 该数据集包含2,507篇研究论文标题，并已手动分类为5个类别（即会议）。 探索与预处理 import torch from tqdm.notebook import tqdm from transformers import BertTokenizer from torch.utils.data import TensorDataset f
【王树森搜索引擎技术】相关性04&05：bert模型-爱代码爱编程
相关性模型 现在搜索引擎普遍使用BERT模型计算 q 和 d 的相关性交叉BERT模型（单塔）准确率好，但是推理代价大，通常用于链路下游（精排，粗排）双塔BERT模型不够准确，但是推理代价小，常用于链路上游（粗排，召回海选
p-爱代码爱编程
1. P-tuning V1 核心思想： P-tuning V1 通过引入可学习的虚拟Token（Virtual Tokens）来构建任务特定的提示（Prompt）。这些虚拟Token的嵌入是随机初始化的，并在训练过程中进行更新。 实现细节： 虚拟Token：在输入序列的开头插入一组虚拟Token。 Pr
bert详解-爱代码爱编程
1.背景结构 1.1 基础知识 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11
【自然语言处理】bert系列模型-爱代码爱编程
一、BERT模型介绍 思考题：Bert模型的架构以及每一部分的作用？ 思考题：Bert模型两大预训练任务，并谈一谈你的理解？ 1 BERT简介 BERT是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型. BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transfo
bert与cnn结合实现糖尿病相关医学问题多分类模型-爱代码爱编程
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！ 使用HuggingFace开发的Transformers库，使用BERT模型实现中文文本分类（二分类或多分类） 首先直接利用transformer.models.bert.
bert的中文问答系统40_python bert问答系统原码免费-爱代码爱编程
为了完善历史记录功能，并在用户标记回答为不正确时将百度百科的搜索结果也保存到历史记录中，我们对现有的代码进行进一步的修改。以下是更新后的完整代码： import os import json import jsonline
bert的中文问答系统52_python bert问答系统完整代码免费zip下载-爱代码爱编程
为了使BERT的中文问答系统51的GUI界面更加美观和现代化，我们进行以下改进： 1.使用更现代的样式：通过自定义样式，使界面看起来更现代。 2.优化布局：使各个组件的布局更加合理，提高用户体验。 3.增加动画效果：在某些操
bert的中文问答系统27_bert-爱代码爱编程
为了完善代码并增加新的功能，我们将在现有的基础上进行以下改进： 历史记录查询和保存：增加历史记录的存储和查询功能，用户可以查看之前的对话记录。 评价功能：允许用户对羲和的回答进行准确或不准确的评价，并根据评价调整模型。 优
bert的中文问答系统64-爱代码爱编程
完善BERT的中文问答系统63后的代码 简述 异常处理：增加了更多的异常处理，确保程序在遇到错误时能够优雅地退出或提示用户。 多线程：使用 threading 模块处理耗时操作，避免阻塞主界面。 配置文件管理：优化了配置文件
bert的中文问答系统65-爱代码爱编程
完善BERT的中文问答系统64后的代码 简述 异常处理：增加了更多的异常处理，确保程序在遇到错误时能够优雅地退出或提示用户。 多线程：使用 threading 模块处理耗时操作，避免阻塞主界面。 配置文件管理：优化了配置文件
再见 rag，你好 agentic rag！-爱代码爱编程
1、RAG 是什么？ 检索增强生成（RAG）是一种构建基于大语言模型（LLM）应用程序的技术。它利用外部知识源为 LLM 提供相关上下文并减少虚构内容的产生。 一个简单的 RAG 流程包括检索组件（通常由嵌入模型和向量数
【避坑经验】训练cnn的mae——自监督spark预训练designing bert for convolutional networks_spark:designing bert for convolutional networks-爱代码爱编程
MAE广泛应用于Transformer结构中，对于不同下游任务均有较好的优化效果，但如何用于CNN结构呢？ Designing BERT for Convolutional Networks: Sparse and Hie
8.1.3预训练语言模型bert——预训练任务示例_bert预训练任务-爱代码爱编程
#1024程序员节|征文# 3. BERT模型的预训练任务 BERT是具有里程碑一样的预训练模型，其主要采用预训练+微调的策略进行使用，预训练主要是帮助BERT模型学习语言知识，在预训练完成后，可基于预训练后的模型，对下游任务进行微调训练，往往能够在下游任务中获得比较好的效果。 在预训练阶段，BERT模型使用了两个预训练任务：掩码语言模型（Mas
bert 上的动态量化-爱代码爱编程
(实验）BERT 上的动态量化 介绍 在本教程中，我们将动态量化应用在 BERT 模型上，紧跟 HuggingFace Transformers 示例中的 BERT 模型。 通过这一循序渐进的过程，我们将演示如何将 BE
deberta:解耦+增强掩码的bert_deberta: decoding-爱代码爱编程
DECODING-ENHANCED BERT WITH DIS- ENTANGLED ATTENTION 论文地址论文架构1. Disentangled Attention Mechanism（解耦注意力机制）
bert改进版对比：roberta、distilbert、albert、electra 以及 deberta_distilbert 比较-爱代码爱编程
文章目录 0. 引言1. RoBERTa1.1 概览1.2 改进点1.2.1 数据集1.2.2 更大批次1.2.3 移除NSP目标1.2.4 采用动态 Masking 模式1.2.5 采用字节级BPE词汇表
bert及deberta、roberta的简介-爱代码爱编程
BERT、DeBERTa 和 RoBERTa 都是基于 Transformer 架构的预训练语言模型，主要用于自然语言处理任务，如文本分类、问答、命名实体识别等。它们的设计思想和创新在不同的方面进行了改进。以下是它们的简要介