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从0构建大模型知识体系(5):大模型BERT

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在自然语言处理(NLP)领域,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个具有里程碑意义的大模型,它凭借强大的预训练能力和广泛的应用价值,深刻改变了语言理解的范式。本文将从BERT的起源、架构、预训练方法以及实际应用等方面展开,详细探讨BERT如何通过“预训练+微调”的模式实现对多种NLP任务的强大适配能力,以及它在互联网行业中的广泛应用,例如美团如何利用BERT提升用户评论情感分析、搜索词意图识别和搜索词改写等业务的准确性和效率。
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从0构建大模型知识体系(4):大模型的爸爸Transformer

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在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)的浪潮中,Transformer架构无疑是近年来最重要的突破之一。它不仅彻底解决了传统循环神经网络(RNN)的健忘和训练速度慢的问题,还开启了大语言模型的新纪元。本文将从机器翻译这一经典任务出发,深入剖析Transformer架构的核心原理,包括编码器-解码器架构、注意力机制的奥秘,以及它如何通过纯注意力机制实现高效的序列处理。