歸去_來(lái)兮

摘要： BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，其核心思想是通過(guò)雙向Transformer結(jié)構(gòu)捕捉上下文信息，為下游NLP任務(wù)提供通用的語(yǔ)義表示。 一、模型架構(gòu) BERT基于Tr 閱讀全文

摘要： Transformer 是一種基于自注意力機(jī)制（Self-Attention）的深度學(xué)習(xí)模型，最初由 Google 在 2017 年的論文《Attention Is All You Need》中提出，主要用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如今已廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域，是現(xiàn)代大語(yǔ)言模型（如GPT 閱讀全文

摘要： 一、概述 深度學(xué)習(xí)模型能夠在各種生產(chǎn)場(chǎng)景中發(fā)揮重要的作用，而深度學(xué)習(xí)模型往往在Python環(huán)境下完成訓(xùn)練，因而訓(xùn)練好的模型如何在生產(chǎn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定可靠的部署，便是一個(gè)重要內(nèi)容。C++開(kāi)發(fā)平臺(tái)廣泛存在于各種復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境，隨著業(yè)務(wù)效能需求的不斷提高，充分運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)顯得尤為重要。本文介紹如何 閱讀全文