Полное руководство по обучению BERT с нуля Введение

Полное руководство по обучению BERT

Расшифровка BERT: Определение и различные применения модели, которая изменила ландшафт NLP.

Фото Ryan Wallace на Unsplash

Несколько недель назад я обучил и развернул свою собственную систему вопросно-ответной системы с использованием Retrieval Augmented Generation (RAG). Целью было представить такую систему над моими учебными материалами и создать агента, который поможет мне связать все вместе. LangChain на самом деле блестит в таких конкретных типах приложений:

Пока качество системы меня поразило, я не мог не погрузиться глубже, чтобы понять тайны под капотом. Одной из особенностей конвейера RAG является его способность просеивать огромные объемы информации и находить контекст, наиболее релевантный для запроса пользователя. Звучит сложно, но начинается с простого, но мощного процесса: кодирование предложений в информационно-плотные векторы.

Самый популярный способ создания таких векторов предложений бесплатно – это SBERT, трансформер предложений, построенный на легендарном кодировщике BERT. И, наконец, это приводит нас к основному объекту этой серии: пониманию увлекательного мира BERT. Что это такое? Что вы можете сделать с ним? И главный вопрос: как вы можете обучить свою собственную модель BERT с нуля?

Мы начнем с расшифровки того, что на самом деле представляет собой BERT, затем углубимся в его цели и широкий спектр применений, а затем перейдем к деталям – таким как подготовка наборов данных, освоение токенизации, понимание ключевых метрик и, наконец, тонкости обучения и оценки вашей модели.

Эта серия будет очень подробной и технической, включая фрагменты кода, а также ссылки на репозитории GitHub. В конце, я уверен, что вы получите более глубокое понимание того, почему BERT считается легендарной моделью в области NLP. Так что, если вы разделяете моё волнение, возьмите блокнот Colab и погрузитесь!

Learning Rate – это информационный бюллетень для тех, кто интересуется миром ML и MLOps. Если вы хотите узнать…