Ce cours vous présente l'architecture Transformateur et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous apprenez les principaux composants de l'architecture Transformateur, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment il est utilisé pour construire le modèle BERT. Vous apprenez également les différentes tâches pour lesquelles BERT peut être utilisé, telles que la classification de texte, la réponse aux questions, et l'inférence du langage naturel. La durée de ce cours est estimée à environ 45 minutes.
Modèles de transformateurs et modèle BERT
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Modèles de transformateurs et modèle BERT
Instructeur : Google Cloud Training
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125 avis
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
1 heure à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principaux composants de l'architecture du transformateur.
Apprenez comment un modèle BERT est construit à l'aide de transformateurs.
Utilisez BERT pour résoudre différentes tâches de traitement du langage naturel (NLP).
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Embeddings
- Catégorie : Generative Model Architectures
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Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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WC
Révisé le 12 mars 2024
Excellent and concise presentation of Transformer and BERT models. The course designer may consider adding programming assignments to illustrate the concepts and to reinforce student learning.
JS
Révisé le 30 janv. 2025
Concise, challenging, thought-provoking. This course is an immersive look into the inner workings of Transformer models, and the BERT model
NK
Révisé le 13 mai 2025
I am looking for free resources for experimentation, or a lighter model that can run on my laptop.
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