从零开始训练BERT的终极指南:介绍

训练BERT的指南

揭秘BERT:定义和改变NLP领域的模型的各种应用。

Photo by Ryan Wallace on Unsplash

几周前,我使用检索增强生成(RAG)训练并部署了我自己的问答系统。目标是在我的学习笔记中引入这样一个系统,并创建一个代理来帮助我理清思路。LangChain在这些特定类型的应用中表现出色:

由于系统的质量让我惊讶,我不禁深入挖掘了解引擎盖下的神奇。RAG流程的一个特点是其能够筛选出大量信息中与用户查询最相关的上下文。听起来很复杂,但实际上是从一个简单而强大的过程开始:将句子编码为信息密集的向量。

创建这些句子嵌入向量的最流行方法莫过于SBERT,它是建立在传奇的BERT编码器之上的句子转换器。最后,这将引导我们进入本系列的主要内容:了解引人入胜的BERT世界。它是什么?你可以用它做什么?还有一个百万美元的问题:如何从头开始训练你自己的BERT模型?

我们将首先揭秘BERT的真正含义,深入探讨它的目标和广泛的应用,然后进入细节——如准备数据集,掌握标记化,理解关键指标,最后是模型的训练和评估的方方面面。

本系列将非常详细和技术性,包括代码片段和GitHub仓库的链接。最后,我相信您将更深入地了解为什么BERT被视为NLP领域的传奇模型。所以,如果您和我一样兴奋,请准备好一个Colab Notebook,让我们开始吧!

学习率是一个为那些对机器学习和MLOps世界感兴趣的人提供的新闻简报。如果您想学习…