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《Python星球日记》 第58天:Transformer 与 BERT

名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》
创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder😊)

目录

    • 一、引言
    • 一、Transformer 架构简介
      • 1. 自注意力机制(Self-Attention)
        • 工作原理
      • 2. 多头注意力与位置编码
        • 多头注意力机制
        • 位置编码
    • 二、BERT 的结构与预训练任务
      • 1. BERT架构概述
      • 2. 预训练任务
        • 掩码语言模型(Masked Language Modeling, MLM)
        • 下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP)
    • 三、微调 BERT 进行下游任务
      • 1. 文本分类
      • 2. 命名实体识别(NER)
    • 四、代码练习:使用 Hugging Face Transformers 微调 BERT
      • 1. 环境准备
      • 2. 数据准备
      • 3. 模型定义
      • 4. 训练配置
      • 5. 训练与评估
      • 6. 使用训练好的模型
      • 7. 进阶:实现更复杂的任务
    • 五、总结与展望
      • 练习建议

👋 专栏介绍: Python星球日记专栏介绍(持续更新ing)
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欢迎来到Python星球的第58天!🪐

一、引言

今天,我们将探索自然语言处理领域的革命性架构——Transformerÿ

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