Bert
收录了 Bert 频道下的 50 篇内容
美团 BERT 的探索和实践
本文介绍美团点评业务场景的MT-BERT模型。
谷歌最强 NLP 预训练模型 BERT 正式开源
近日，谷歌AI的一篇NLP论文引起了社区极大的关注与讨论，被认为是NLP领域的极大突破。该论文介绍了一种新的语言表征模型BERT——来自Transformer的双向编码器表征。
五问 BERT：深入理解 NLP 领域爆红的预训练模型
本文由浅入深，通过理论与案例多角度介绍了BERT的理论与使用方法。
BERT 不是“银弹”，它做不到什么？
强大的BERT也有做得不到的事情。
基于 BERT 的 ASR 纠错
本文介绍小爱算法团队基于近年来流行的BERT预训练模型在这个问题上所进行的一些技术探索，以及在业务场景中的落地情况。
深度解析：如何最大化 BERT 性能
本文阐述了一种评估预训练 BERT 模型以提高性能的方法。
BERT 在美团搜索核心排序的探索和实践
本文介绍BERT在美团搜索核心排序的探索和实践。
如何使用 BERT 进行自然语言处理？
在本文中，我们将转向自然语言处理，并探索一些我们可以用机器学习来解决的问题。
干货 | BERT fine-tune 终极实践教程
奇点机智技术团队将结合利用BERT在AI-Challenger机器阅读理解赛道的实践表现以及多年的NLP经验积累，为大家奉上BERT在中文数据集上的fine tune全攻略。
微软提出新预训练语言模型 DeBERTa：仅需一半数据且效果优于 BERT、RoBERTa
本文提出了一种新的基于 Transformer 的神经语言模型 DeBERTa，它被证明比 RoBERTa 和 BERT 作为 PLM 更有效，在一系列 NLP 任务中取得了更好的效果。
对 PyTorch BERT 模型进行微调，并将其部署到 Amazon SageMaker 上的 Amazon Elastic Inference
本文将介绍如何使用Amazon SageMaker对PyTorch BERT模型进行微调，并将其部署在应用了Elastic Inference的SageMaker终端节点上。
如何利用 TensorFlow Hub 让 BERT 开发更简单？
开发者可在 TensorFlow Hub 上使用预训练编码器和匹配的文本预处理模型。
MT-BERT 在文本检索任务中的实践
本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享，希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。
谷歌提出任务无关的轻量级预训练模型 MobileBERT：比 BERT 小 4 倍、速度快 5 倍
目前还没有任何工作能构建出一个与任务无关的轻量级预训练模型，谷歌大脑研发人员提出了MobileBERT来填补这一空白。
BERT 能否被“平替”？作业帮文本分类场景下的一次尝试
在有些生产环境中，BERT 庞大的参数量不仅在推理时占用过多的计算资源，也不利于后续模型的扩展迭代。
理解 BERT Transformer：Attention is not all you need！
在这篇文章中，作者提出了一些新的见解和假设，来解释BERT强大能力的来源。
深度迁移学习在 NLP 中的应用：选 BERT 还是被评逆天的 GPT 2.0？
吴恩达曾说：迁移学习将会是继监督学习之后下一个机器学习商业成功的驱动力。
Bert Ertman 专访：将 Spring 及遗留应用迁移到 Java EE 6 平台
本文来自于2013上海JavaOne大会上对Luminis公司Bert Ertman的专访。在这篇访谈中，Bert谈到了从Spring及遗留应用迁移到Java EE 6平台的重要性与必要性。他详细剖析了Java EE 6平台的诸多新特性、Spring应用可能存在的问题、应用迁移的场景与方式、如何通过Java EE 6的新特性来实现Spring框架的相应功能、如何根据实际的业务场景说服公司高层进行应用迁移、如何通过Java EE 6平台进行单元测试与集成测试等等。最后，Bert又谈到了微部署的优势与价值以及Web MVC前移的发展趋势。本文对于从事Java企业开发、Java应用服务器开发、Spring应用开发的开发者、项目经理及架构师来说颇具价值，同时也详尽比对了Spring与Java EE 6平台的众多特性。
BERT 能否被“平替”？ — 作业帮文本分类场景下的一次尝试
近年来，在众多自然语言处理模型中最具有代表性的就是BERT，它以优异的性能赢得了广大算法工程师的青睐。
更小、更快、更便宜、更轻量：开源 DistilBERT，BERT 的精简版本
知识蒸馏（有时也称为师生学习）是一种压缩技术，要求对小型模型进行训练，以使其拥有类似于大型模型（或者模型集合）的行为特征。
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