BERT là một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực NLP. Đây là một mô hình ngôn ngữ rất mạnh giúp cải thiện đáng kể khả năng giải quyết các nhiệm vụ NLP. Bài viết này giới thiệu lý thuyết và sử dụng BERT từ nhiều quan điểm thông qua lý thuyết và trường hợp. Nếu bạn là một học viên NLP, bạn có thể tìm hiểu việc sử dụng BERT theo hướng dẫn trường hợp trong bài viết này. Nếu bạn đã chú ý đến thông tin về học tập sâu, bạn hẳn đã nghe nói về BERT, một chủ đề rất nóng trong năm qua. Vào cuối năm 2018, các nhà nghiên cứu tại ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo của Google đã mở ra một công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên mới (NLP), được gọi là BERT (Đại diện bộ mã hóa hai chiều của Transformers). Đây là một bước đột phá lớn đã phá hủy toàn bộ cộng đồng học tập sâu với hiệu suất đáng kinh ngạc của nó. Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ tìm hiểu và tìm hiểu về BERT bằng cách trả lời 5 câu hỏi sau: Tại sao chúng ta cần BERT? Ý tưởng cốt lõi đằng sau BERT là gì? BERT hoạt...
Vào cuối tháng 1 năm 2019, tôi đột nhiên nhận ra rằng tôi biết rất ít về trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đang ảnh hưởng đến chúng ta ngày càng nhiều. Nó bảo vệ hộp thư của chúng tôi khỏi thư rác, cung cấp cập nhật thời tiết Alexa, đề xuất các sản phẩm chính xác hơn cho người tiêu dùng Amazon hoặc cung cấp đề xuất phim cho người dùng Netflix. Mỗi khi chúng ta mở Twitter hoặc Facebook, đó là một cuộc cạnh tranh giữa con người và trí tuệ nhân tạo. Trí thông minh nhân tạo hiểu chúng ta hơn chúng ta. Và tôi, một người được gọi là chuyên gia kỹ thuật, có rất ít kiến thức về trí tuệ nhân tạo. Kevin Kelly, người sáng lập Wired Magazine, đã tham gia một chương trình có tên "Nhà tư tưởng tương lai" trên một podcast nơi ông thảo luận về các chủ đề liên quan đến AI. Ông nhấn mạnh rằng mọi thứ chỉ mới bắt đầu. Nếu bất cứ ai sẵn sàng dành một chút thời gian để tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo và học máy một chút, họ sẽ thấy rằng không có nhiều người thực s...