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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
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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