BERT 与 ELMo、GPT 有何不同？三大语言模型对比分析
2018年前后，ELMo、GPT和BERT三大模型相继问世，分别代表了预训练语言模型的三个重要技术分支，彻底改变了传统NLP任务依赖人工设计特征和特定任务模型的局面。本文AI铺子将...
提升BERT效果的5个Prompt Engineering技巧（附实例）
直接应用BERT时，模型输出可能因提示词设计不当而偏离预期目标。Prompt Engineering（提示工程）通过优化输入文本的结构、内容和形式，引导模型生成更精准、更符合任务需求...
BERT微调最佳实践：5个提升准确率的关键技巧
BERT作为自然语言处理领域的里程碑模型，通过预训练-微调范式在文本分类、问答系统、命名实体识别等任务中取得了显著成果。本文AI铺子总结5个提升BERT微调准确率的关键技巧...
如何避免BERT过拟合？这4种正则化策略必须掌握
当训练数据规模不足或任务复杂度过高时，BERT模型极易陷入过拟合困境，本文AI铺子将系统梳理BERT过拟合的成因，并重点解析Dropout、L1/L2正则化、早停（Early Stopping）、...
中文BERT优化技巧：词粒度选择与分词器适配详解
BERT模型凭借其强大的语言理解和生成能力，成为众多任务的核心工具。针对中文文本的特殊性，中文BERT模型在分词粒度选择和分词器适配方面存在独特挑战。本文AI铺子将系统梳...
什么是BERT？一文读懂谷歌推出的预训练语言模型
2018年，谷歌推出的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型，以双向语境理解能力和大规模无监督预训练为核心，彻底改变了NLP的技术范式。本...