La Guida Definitiva all’Addestramento di BERT da Zero Episodio Finale
La Guida Definitiva all'Addestramento di BERT da Zero Episodio Finale Esplosivo
L’ultima frontiera: Costruzione e addestramento del tuo modello BERT
Questo post conclude la nostra serie sull’addestramento di BERT da zero. Per il contesto e una comprensione completa, si prega di fare riferimento a Parte I, Parte II e Parte III della serie.
Quando BERT è apparso sulla scena nel 2018, ha scatenato uno tsunami nel mondo dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP). Molti considerano questo come il momento ImageNet del NLP, facendo dei paralleli con lo spostamento che le reti neurali profonde hanno portato alla visione artificiale e al campo più ampio dell’apprendimento automatico nel 2012.
Dopo cinque anni, la profezia si dimostra vera. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni basati su Transformer (LLM) non sono solo il nuovo giocattolo brillante; stanno ridefinendo il panorama. Dalla trasformazione del nostro modo di lavorare alla rivoluzione dell’accesso alle informazioni, questi modelli sono la tecnologia centrale dietro innumerevoli startup emergenti che mirano a sfruttare il loro potenziale inesplorato.
Questo è il motivo per cui ho deciso di scrivere questa serie di articoli, immergendosi nel mondo di BERT e spiegando come è possibile addestrare il proprio modello da zero. Il punto non è solo fare il lavoro – dopotutto, puoi facilmente trovare modelli BERT pre-addestrati su Hugging Face Hub. La vera magia sta nel comprendere il funzionamento interno di questo modello innovativo e applicare tale conoscenza all’ambiente attuale.
- La tua guida per iniziare con RAG per le applicazioni alimentate da LLM
- AI e automazione
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Il primo post ha servito come biglietto d’ingresso, introducendo i concetti fondamentali di BERT, gli obiettivi e le possibili applicazioni. Siamo persino passati attraverso il processo di affinamento insieme, creando un sistema di domanda-risposta:
La guida definitiva per addestrare BERT da zero: Introduzione
Demistificazione di BERT: La definizione e le varie applicazioni del modello che ha cambiato il panorama del NLP.
towardsdatascience.com
La seconda puntata è stata la tua guida interna al regno spesso trascurato dei tokenizzatori – svelando il loro ruolo, mostrando come convertono le parole in valori numerici e guidandoti attraverso il processo di addestramento del tuo:
