Объяснение BERT: обучение, вывод, BERT против GPT/LLamA, тонкая настройка, токен [CLS] скачать в хорошем качестве

Объяснение BERT: обучение, вывод, BERT против GPT/LLamA, тонкая настройка, токен [CLS]

Полное объяснение модели BERT, включая сравнение с другими языковыми моделями, такими как LLaMA и GPT. Я освещаю такие темы, как: обучение, вывод, тонкая настройка, маскированные языковые модели (MLM), прогнозирование следующего предложения (NSP), токен [CLS], встраивание предложений, классификация текста, ответы на вопросы, механизм внутреннего внимания. Всё наглядно объясняется шаг за шагом. Я также повторяю базовые знания для понимания BERT, начиная с введения в большие языковые модели (LLM) и механизм внимания. Слайды PDF: https://github.com/hkproj/bert-from-s... Документ BERT: https://arxiv.org/abs/1810.04805 Главы 00:00 — Введение 02:00 — Языковые модели 03:10 — Обучение (языковые модели) 07:23 — Вывод (языковые модели) 09:15 — Архитектура преобразователя (кодировщик) 10:28 — Встроенные входные данные 14:17 — Позиционное кодирование 17:14 — Внутреннее внимание и каузальная маска 29:14 — BERT (обзор) 32:08 — BERT против GPT/LLaMA 34:25 — Левый и правый контексты 36:36 — Предварительное обучение BERT 37:05 — Маскированная языковая модель 45:01 — [CLS] Токен 48:26 — Тонкая настройка BERT 49:00 — Классификация текста 50:50 — Ответы на вопросы