Trung tâm nghiên cứu của Google và Viện công nghệ Toyota đã cùng nhau xuất bản bài báo giới thiệu về một mô hình được coi là người kế vị của BERT, một mô hình hiệu quả hơn với số lượng tham số ít hơn nhiều. Mô hình này có tên là ALBERT (A Lite … Đọc tiếp
Attention là một kỹ thuật hiện đại trong các mạng nơ ron nhân tạo. Kỹ thuật này đã chứng minh được tính hiệu quả trong các nhiệm vụ dịch máy hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó cũng là một trong số những thành phần tạo nên đột phá trong các mô hình như … Đọc tiếp
Byte Pair Encoding là một thuật toán nén dữ liệu được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1994, giúp tăng hiệu quả của tất cả các mô hình NLP tiên tiến hiện nay (bao gồm cả BERT). Mặc dù vậy, thuật toán này không phải ai cũng biết. Trong bài viết này, hãy cùng … Đọc tiếp
Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng BERT với thư viện PyTorch để fine-tuning (tinh chỉnh) mô hình một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngoài ra, bài viết sẽ chỉ cho bạn ứng dụng thực tế của transfer learning trong NLP để tạo ra các mô hình hiệu suất cao với … Đọc tiếp
Năm 2018, Google giới thiệu BERT, mô hình học sâu pre-trained lập kỷ lục với 11 kết quả state-of-the-art với các nhiệm vụ của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó nhanh chóng nhận được sự quan tâm lớn của các nhà khoa học và công nghiệp trên toàn thế giới. Các công trình nghiên … Đọc tiếp