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Hugging Face快速入门（重点讲解模型(Transformers)和数据集部分(Datasets)）
文章目录本文内容HuggingFace简介HuggingFace模型讲解Transforms简介Transformers安装使用Transformers进行推理查找HuggingFace模型使用HuggingFace模型迁移学习HuggingFace数据集讲解安装Datasets类库查找数据集加载数
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BERT详解：概念、原理与应用
目录[1]什么是BERT？[2]BERT的结构[3]BERT的预训练[4]BERT的使用[1]什么是BERT？BERT是一种预训练语言模型（pre-trainedlanguagemodel,PLM），其全称是BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransfo
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通过PyTorch来创建一个文本分类的Bert模型
2018年，谷歌发表了一篇题为《Pre-trainingofdeepbidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding》的论文。在本文中，介绍了一种称为BERT(带转换器Transformers的双向编码Encoder器表示)的语言模型，该模型在问答、
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内存用量1/20，速度加快80倍，QQ提全新BERT蒸馏框架，未来将开源
腾讯QQ团队研究员对BERT进行了模型压缩，在效果损失很小的基础上，LTD-BERT模型大小22M，相比于BERT模型内存、存储开销可降低近20倍，运算速度方面4核CPU单机可以预测速度加速80余倍。相关代码和更多结果将在近期开源。BERT已经被验证是解决口语化短文本语义量化的极为有效的工具，对于口
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GitHub万星NLP资源大升级：Pytorch和TF深度互操作，32个最新模型
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。GitHub上最火的NLP项目，标星13000+，现在迎来重大更新。刚刚，抱抱脸（HuggingFace）团队，放出了transformers2.0版本。一方面，实现了TensorFlow2.0和PyTorch之间的深度互操
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NLP模型超越人类水平？你可能碰到了大忽悠
大数据文摘出品来源：thegradient编译：张睿毅、武帅、钱天培一个军方训练的神经网络声称可以分类图像中的坦克，但实际上，它只是学会了识别不同的亮度，因为一种类型的坦克仅出现在明亮的图片中，而另一种类型仅出现在较暗的图片中。一个游戏AI在学会了在第一关的最后故意死去，而不是在更难的第二关的开局死
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GitHub超9千星：一个API调用六种架构，27个预训练模型
只需一个API，直接调用BERT,GPT,GPT-2,Transfo-XL,XLNet,XLM等6大框架，包含了27个预训练模型。简单易用，功能强大。OneAPItorulethemall。3天前，著名最先进的自然语言处理预训练模型库项目pytorch-pretrained-bert改名
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从想法到实干，2018年13项NLP绝美新研究
在即将过去的2018年中，自然语言处理有很多令人激动的想法与工具。从概念观点到实战训练，它们为NLP注入了新鲜的活力。前一段时间，SebastianRuder介绍了他心中10个最有影响力的想法，并且每一个都提供了具体论文与核心思想。正如Ruder所说，他的清单必然是主观的，主要涵盖了迁移学习和泛化相
