La guida definitiva per addestrare BERT da zero Introduzione
Guida addestramento BERT da zero Introduzione
Demistificazione di BERT: La definizione e le varie applicazioni del modello che ha cambiato il panorama dell’NLP.
Alcune settimane fa, ho addestrato e implementato il mio sistema di domande e risposte usando il Retrieval Augmented Generation (RAG). L’obiettivo era introdurre un sistema del genere sulle mie note di studio e creare un agente che mi aiutasse a collegare i punti. LangChain brilla davvero in questi tipi specifici di applicazioni:
Dato che la qualità del sistema mi ha lasciato senza parole, non ho potuto fare a meno di approfondire per capire la magia sotto il cofano. Una delle caratteristiche del processo RAG è la sua capacità di filtrare attraverso montagne di informazioni e trovare il contesto più rilevante per la query di un utente. Sembra complesso, ma inizia con un processo semplice ma potente: codificare le frasi in vettori densi di informazioni.
Il modo più popolare per creare questi embedding di frasi gratuitamente è SBERT, un trasformatore di frasi costruito sul leggendario encoder BERT. E infine, questo ci porta all’oggetto principale di questa serie: comprendere il mondo affascinante di BERT. Cos’è? Cosa puoi farci? E la domanda da un milione di dollari: come puoi addestrare il tuo modello BERT da zero?
Inizieremo demistificando cosa sia effettivamente BERT, approfondiremo i suoi obiettivi e le sue ampie applicazioni, per poi passare ai dettagli tecnici – come preparare i dataset, padroneggiare la tokenizzazione, capire le metriche chiave e, infine, i dettagli dell’addestramento e della valutazione del tuo modello.
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Questa serie sarà altamente dettagliata e tecnica, includendo frammenti di codice e link ai repository GitHub. Alla fine, sono sicuro che acquisirai una comprensione più profonda di perché BERT sia considerato un modello leggendario nel campo dell’NLP. Quindi, se condividi la mia eccitazione, prendi un Notebook di colab e immergiamoci!
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