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模型简介
BERT全称是来自变换器的双向编码器表征量。与BERT模型相似的预训练语言模型例如问答、命名实体识别、自然语言推理、文本分类等在许多自然语言处理任务中发挥着重要作用。模型是基于Transformer中的Encoder并加上双向的结构。
BERT模型的主要创新点都在pre-train方法…
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2024/9/19 0:01:40
大模型笔记2 Longformer for Extractive Summarization任务的模型修改
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LongformerForTokenClassification调通
将7分类的预训练模型改为2分类
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将token转换为完整单词取出 LongformerForTokenClassification调通
对应文档:
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2024/9/19 0:01:36