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阿里云文档 2024-02-22

BERT模型离线推理组件说明

BERT模型离线推理组件主要用于BERT模型的离线推理，利用已经训练完的BERT分类模型，对输入表中的文本进行分类。

阿里云文档 2024-01-03

如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破，BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量，因此实际生产中对该模型具有强烈的优化需求。本文主要介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。

文章 2023-12-20 来自：开发者社区

预训练语言模型中Transfomer模型、自监督学习、BERT模型概述（图文解释）

一、Transformer变换器模型Transformer模型的编码器是由6个完全相同的层堆叠而成，每一层有两个子层 。第一个子层是多头自注意力机制层,第二个子层是由一一个简单的、按逐个位置进行全连接的前馈神经网络。在两个子层之间通过残差网络结构进行连接，后接一一个层正则化层。可以得出,每一一个子层的输出通过公式可以表示为LayerNorm(x + Sublayer(x)),其中,Sublaye....

预训练语言模型中Transfomer模型、自监督学习、BERT模型概述（图文解释）
阿里云文档 2023-11-03

AI加速：使用TorchAcc实现Bert模型分布式训练加速_人工智能平台 PAI(PAI)

阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在BERT-Base分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。

文章 2023-07-17 来自：开发者社区

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍 1.大语言模型的预训练 1.LLM预训练的基本概念 预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descen...

大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
文章 2023-05-26 来自：开发者社区

深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解

深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解 1.XLNet：Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding 1.1. 从AR和AE模型到XLNet模型 自回归模型（Autoregressiv...

深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解
文章 2019-08-26 来自：开发者社区

独家 | 谷歌发布NLP最先进预训练模型：开源BERT

作者：Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language 翻译：佟海宁 校对：吴金笛 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约2000字，建议阅读9分钟。 本文为你介绍谷歌最新发布的自然语言预训练模型BERT。 简介 自然语言处理（NLP）面临的众多挑战之一是训练数据的短缺。由于NLP是一个具有许多.....

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