Aprenda transfer learning com os modelos Transformer

Índice de Conteúdo:

1. Introdução às pesquisas em processamento de linguagem natural 1.1 História recente do processamento de linguagem natural 1.2 A arquitetura atual dos transformers 1.3 Transfer learning e seu papel no processamento de linguagem natural 1.4 Introdução à BERT

2. Codificando texto em um formato numérico 2.1 A representação numérica de textos 2.2 Indexação de palavras em um dicionário 2.3 Embarcações de um-hot e suas limitações 2.4 Embarcações contínuas e sua capacidade de capturar conhecimento

3. Modelagem de linguagem 3.1 Definição de modelagem de linguagem 3.2 Tarefas principais em processamento de linguagem natural 3.3 Como os transformers resolvem a modelagem de linguagem 3.4 Uma visão geral do modelo BERT

4. Aprender com a transferência de conhecimento 4.1 A ideia de aprendizado por transferência 4.2 O paradigma de pré-treinamento e ajuste fino 4.3 Como ajustar o modelo BERT para tarefas específicas 4.4 Benefícios e desvantagens do uso do BERT em tarefas de processamento de linguagem natural

Artigo:

🤖 Introdução às Pesquisas em Processamento de Linguagem Natural

Olá, leitores! Neste artigo, vamos explorar o emocionante campo do processamento de linguagem natural (PLN). Vamos começar descrevendo a história recente do PLN, incluindo a arquitetura atual usada nos transformers. Também discutiremos o uso de transfer learning no PLN e apresentaremos o poderoso modelo BERT.

Codificando Texto em um Formato Numérico

Uma das principais tarefas no PLN é transformar o texto em uma representação numérica que os modelos de aprendizado de máquina possam entender. Existem várias abordagens para fazer isso, como indexar palavras em um dicionário e usar embarcações um-hot ou embarcações contínuas. No entanto, cada abordagem tem suas limitações e vantagens.

Modelagem de Linguagem

A modelagem de linguagem é uma das tarefas mais importantes no PLN. Ela envolve prever a próxima palavra em uma Frase com base nas palavras anteriores. Os modelos de linguagem, incluindo os transformers, têm sido muito eficazes nessa tarefa. Neste artigo, vamos discutir como os transformers abordam a modelagem de linguagem e daremos uma visão geral do modelo BERT.

Aprender com a Transferência de Conhecimento

Uma abordagem promissora no PLN é o uso do aprendizado por transferência. Isso envolve o pré-treinamento de um modelo em dados não rotulados e, em seguida, ajustar o modelo em tarefas específicas com dados rotulados. O modelo BERT é um exemplo de como essa abordagem pode ser usada com sucesso. Vamos discutir como ajustar o modelo BERT para tarefas específicas e analisar os prós e contras dessa abordagem.

🔍 Conclusão

O campo do processamento de linguagem natural está em constante evolução e os transformers, como o modelo BERT, estão na vanguarda dessa evolução. Compreender os conceitos-chave do PLN, como codificação de texto, modelagem de linguagem e aprendizado por transferência, é fundamental para aproveitar ao máximo essas tecnologias avançadas. Esperamos que este artigo tenha fornecido uma introdução clara e útil ao PLN e ao modelo BERT. Se você quiser saber mais, recomendamos explorar os recursos adicionais listados abaixo.

Recursos adicionais:

• BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
• Transformers: Attention Is All You Need
• The Illustrated Transformer
• BERT Official Documentation