Нейросети. Обработка естественного языка. Джейд Картер
что позволяет модели фокусироваться на разных аспектах входных данных одновременно. Это способствует изучению различных типов зависимостей в данных.
5.Позиционное кодирование: Поскольку Transformer не имеет встроенной информации о позиции слова в последовательности (как у RNN), используется позиционное кодирование. Это позволяет модели учитывать позицию каждого элемента в последовательности.
Архитектура Transformer и её модификации (например, BERT и GPT) стали основой для многих современных задач в NLP, включая машинный перевод, обработку текста, анализ тональности, вопросно-ответные системы и многое другое. Эти модели показали выдающуюся производительность благодаря своей способности к обучению на больших объёмах данных и обобщению на различные задачи.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) и GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это две мощные модели для работы с естественным языком (Natural Language Processing, NLP). Они используют архитектуры Transformer для различных задач NLP, но они имеют разные цели и способы использования. Давайте рассмотрим каждую из них с подробным описанием и примерами использования.
Конец ознакомительного фрагмента.
Текст предоставлен ООО «Литрес».
Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.
Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.