NLP 的迁移学习

  • 马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程 | NLP 的迁移学习

    马萨诸塞大学自然语言处理进阶课程介绍了迁移学习在NLP中的应用,重点讨论了ELMo模型和BERT模型。ELMo模型通过将预训练的语言模型的隐藏状态作为词嵌入,显著提高了下游任务的性能。BERT模型则通过预训练整个模型并微调参数来实现更好的上下文表示。这些模型的出现使得NLP任务的处理更加灵活和高效。视频还提到了一些关于数据量和硬件的问题,以及迁移学习的潜力和…

    2024年3月19日
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