En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.
Transformer Models and BERT Model - Deutsch
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
1 heure à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Hauptkomponenten der Transformer-Architektur kennenlernen
Lernen, wie ein BERT-Modell mithilfe von Transformern erstellt wird
BERT für unterschiedliche Aufgaben im Zusammenhang mit Natural Language Processing (NLP) verwenden
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Fine-tuning
- Catégorie : Embeddings
Détails à connaître
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Enseigné en Allemand
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