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bert怎么读在线播放_bert是什么意思(2024年12月免费观看)

内容来源：牛排名所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

bert怎么读

NLP入门秘籍𐟒𛊧𛈤𚎥上了回家的高铁𐟚„，这小半年的异地学习生活也告一段落了。虽然过程中遇到了不少挑战，但我始终相信，只要坚持下去，总会有收获的。昨天房东告诉我，她女儿考研三战都没过，最后决定不去读了。这让我想起了自己考研时的经历，最后两天背不下政治，直接睡着了，结果爸爸来送饭时把我叫醒继续看书。有时候，别人的帮助真的让人心生感激𐟦„。答应粉丝们要分享一些NLP的学习内容，这就来啦！其实，我平时没怎么看视频课程，更多的是直接上手敲代码𐟔壀‚在学习的过程中，边学边解决问题，这样效率更高。毕竟，计算机专业嘛，听再多课也不如直接动手实践𐟧。不过，很多新手可能会想先听听课入门。这里我就分享一下我常用的几个工具吧： 1️⃣ 唐宇迪的NLP课程唐老师的课程讲得很通俗易懂，对自然语言处理有了一定的认知。但我觉得他只能作为一块“敲门砖”，通过这个课程去自己敲代码是做不到的。里面有一些实战内容可以简单理解。 2️⃣ 小破站大神李沐的视频完全免费，会解读高质量的外文，比如BERT。提醒大家，不要上来就纯听他讲解，很多基础东西以及相关知识需要你提前了解。他在视频里不会细挖，主要是对创新的讲解。 3️⃣ Github 如果你基础学得差不多了，想动手敲代码，可以直接在这个网站上搜索和课题相关的代码。下载文件夹𐟓先去看作者留的环境，没有环境的直接跳过（没有配置复现不出来）。大概浏览下所有文件，觉得可以做就先看看他的论文，感兴趣就可以跑一下代码调试了（不断改bug...）。 4️⃣ 知网文献综述如果不确定自己要做什么课题，尽量问下导师，选择上届师兄师姐做过的最好𐟌𗣀‚当然，不管有没有人指导，最重要还是靠自己。那我们可以先去知网搜一下文献综述，了解下目前这个领域哪是热点，哪可以作为“突破口”创新。今天的内容大家学会了吗？有问题欢迎在评论区留言哦（私信不回）。祝大家观看愉快~

𐟚€ 算法工程师必备技能自学指南 𐟚€ 想要成为算法工程师？这里有一些关键方向和自学建议，帮助你快速入门！ 1️⃣ 𐟒𛠧𜖧若Ÿ𚧡€：掌握 Python 语言，包括 NumPy 和 Pandas 等库的使用，以及数据结构的基础知识。结合 LeetCode 平台，进行编程练习。 2️⃣ 𐟎蠨œ𚨧†觉（CV）：了解深度学习基础，熟悉 CNN、Transformer 和 VIT 等核心网络。选择检测和分割等常见方向，如 Faster RCNN、RetinaNet、YOLO 和 PSPNet、DeepLab 等经典算法进行论文阅读。实践可以选择特定场景的目标检测或分割。 3️⃣ 𐟓š 自然语言处理（NLP）：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer 和基础语言模型（BERT + GPT）。阅读大语言模型（LLama）的论文。实践可以选择基于 BERT 的文本分类或基于 GPT 的对话系统。 4️⃣ 𐟎砥䚦衦€模型：了解深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 等基础网络。阅读 CLIP、BLIP 和 BLIP-2 等多模态模型，以及 LLama 等大语言模型的论文。实践可以选择基于 CLIP 的 zero-shot 推理。 5️⃣ 𐟎堁IGC图像/视频生成：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 基础网络。阅读 Dalle、SD 和 SDXL 等 Diffusion 模型的论文。实践可以选择基于 Diffusers 库的图像生成、图像编辑或可控生成。 6️⃣ 𐟔 搜广推：了解深度学习基础和机器学习基础，熟悉 Transformer。阅读代表性搜广推方法，如 DIN 和 MMOE 的论文。实践可以选择 Kaggle 的赛题进行锻炼。 𐟚€ 完成以上内容，你基本上已经入门了算法领域。但要拿到算法工程师的 offer，还需要一个高质量的简历，展示你在实际项目中的经验。推荐参加高质量的项目辅导，直接接触大厂需要的技术栈，了解实际业务逻辑。

人工智能表白遭拒，究竟是为什么？哎，真是没想到啊！我这位在人工智能领域摸爬滚打多年的老手，居然也会遇到表白被拒的尴尬局面。你可能会问，一个在深度学习、强化学习、自然语言处理、生成模型、计算机视觉、自动驾驶、智能机器人等方面都颇有造诣的人工智能研究者，怎么会连个简单的表白都搞不定呢？首先，我得说，我读过的论文可是从Hopfield、Hinton、LeCun、Bengio到何恺明、吴恩达、李飞飞、周志华，这些顶尖学者的研究成果我早已烂熟于心。对于深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow、MindSpore、PaddlePaddle，我也都能够熟练使用。你知道的，我对CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer、GPT、以及最新的Mamba模型的理解之深，连那些顶会上的大牛都时常赞叹我见解独到，甚至有人说我的观点比那些经典论文还要深刻。结果呢？她居然对我不感兴趣？真是气死我了！在我面前装什么清高？有个情敌拿着几本《高等数学》《大学物理》装模作样，我轻蔑地一笑，谁不知道这些是入门读物？我读的可是《深度学习》（花书）、《机器学习》（西瓜书）、《PRML》（模式识别与机器学习）、《深度强化学习：原理与实践》、《统计学习方法》、《神经网络与机器学习》哪本不是AI界的经典巨著？那些科普作家还在谈什么梯度下降、反向传播、交叉熵损失、过拟合？这些早在我研究本科毕设的时候就烂熟于心了。什么ANN、RNN、CNN、Transformer、GPT、BERT，这些模型在我眼里也不过是AI基础知识罢了。更不用说LSTM、GRU、GAN、VAE、SOM，这些网络和架构早就是我的手下工具。我如此博学多才，理论和实践功底深厚，为什么她就不喜欢我呢？难道我研究的神经网络结构不够前沿？从Transformer到Mamba，从大模型到具身智能，这些前沿的方向我无一不涉猎。还是我的数据集不够大？可我用的都是SA-1B、The Pile、JFT-3B那样的大规模数据集。还是我发的论文不够顶？确实，我承认我没有发在Nature和Science，但我的CVPR、ICLR和ICML论文难道还不够证明我的实力？还是我外表不够帅？我确实不是那种颜值爆表的，但你凭什么要求我长得帅？难道这个世界上，长得不够帅、但有着牛逼的理论和出色的编程能力就成了负担？这世道怎么就成了这样，科研成果和深刻的思想竟然比不过一个好看的外表！真是让人无语啊！

科研神器！4款必备工具 𐟓šSciSpace𐟓š - 这款工具专为科研人员设计，基于Copilot和BERT模型，提供强大的文献阅读辅助功能。通过框选文献中的关键部分，AI将为你提供深入的解释。目前处于免费测试阶段，值得一试！ 𐟓Obsidian𐟓 - 适合喜欢使用markdown格式记笔记的科研人员。它能够与Zotero无缝集成，特色在于将Zotero中的笔记串联起来，形成双向roamsearch，提升笔记整理效率。 𐟓ˆJournalFinders𐟓ˆ - 这款工具可以帮助你根据关键词和领域找到匹配的期刊。根据你的专业领域，也可以尝试使用Scopussearch来找到更适合的期刊。 𐟓–Readwise𐟓– - 最近大受欢迎的highlighter笔记整理工具，特别适合需要整理大量文献笔记的科研人员。因为它可以与RoamResearch联动，使得工作流更加顺畅。希望这些工具能帮助你更好地进行科研工作！𐟒ꀀ

小红书博主Winbert.G推荐 |《金色笔记》我曾因为读不懂把这本书搁置了许久，这次译林出版社再版我又重新拿起了这本书！真的几乎是全程震撼着读完的，55万字超长篇小说，由一个名为《自由女性》的故事和五本笔记构成。《自由女性》被黑、红、黄、蓝四部笔记切割成五个部分。在最后一部分《自由女性》的故事之前，出现了该书的点题之作《金色笔记》。我在上周日参加了朵云书院的一个线上读书分享活动，赵松、王智涵、林子人就围绕这本书，与我们分享了一些自己的读书思考与感悟。我听着听着好像一下子就能明白书中所想要表达的，了解了故事的发生背景，知道20世纪50年代末的伦敦是怎么样的，就能更好体会这本小说。「莱辛」「金色笔记」阅读更多：网页链接

𐟌Ÿ从数据科学到生成式AI：我的自学之旅𐟌Ÿ ### Mu Li Transformer论文精读 𐟓š 推荐指数：★★★✰✰ 通过阅读这篇开山之作，我深刻理解了Transformer的核心思想。虽然初次阅读时有些细节难以理解，但这是一个很好的起点。结合视频解读，逐步深入探索GPT、BERT等模型的迭代过程，对生成式AI有了更清晰的认识。 LLM可视化：Brendan Bycroft的3D图解 𐟌 推荐指数：★★★★✰ 看到Brendan Bycroft的可视化作品，我简直惊呆了。他将LLM的每个模块都拆开，用3D图展示，甚至可以像操作Google map一样缩放，看到每一个矩阵的每一个值。动画形式展示了每一步的变化，结合李沐的视频一起学习，效果更佳。从零开始构建GPT：Andrej Karpathy的视频教程 𐟎劦Ž訍指数：★★★★✰ Andrej Karpathy从基础出发，教我们如何像拼乐高一样一步步构建GPT。通过展示attention和residual connection前后模型的表现，我更好地理解了为什么transformer需要这些模块。他的讲课风格简单明了，代码实现也非常直观。从零开始训练LLM：Sebastian Raschka的书籍指南 𐟓– 推荐指数：★★★★★ 这本书详细讲解了如何从零开始训练LLM（GPT）。从处理训练数据到pre-train和fine-tuning，每个步骤都讲得非常清楚。图示也很精美，Github上还有对应的代码。看完这本书，再改改代码，就可以自己训练GPT了。如果你想深入学习LLM，这本书是一个不错的选择。通过这些资源和教程，我逐步从数据科学转向生成式AI，每一步都充满了挑战和收获。希望这些推荐能帮助到你，让我们一起在AI的道路上不断前行！𐟚€

PyTorch宝典：实战指南 𐟌Ÿ 如果你正在寻找一本关于深度学习和 PyTorch 的书籍，而且不想花费数小时来破解复杂的文字和代码，那么这本书是你的不二之选。 𐟌Ÿ 这本书不仅技术性强，而且易于阅读，充满了趣味，是一本PyTorch深度学习宝典。 𐟌Ÿ 全书分为四个部分，涵盖了从基础梯度下降到使用HuggingFace进行大规模NLP模型（如BERT和GPT-2）微调的丰富内容。 𐟓š 第一部分：学习基础知识（如梯度下降和在PyTorch中训练线性和逻辑回归） 𐟓š 第二部分：深入讲解计算机视觉模型和激活函数，包括卷积、迁移学习、初始化方案等。 𐟓š 第三部分：主要介绍序列模型（如RNN、GRU、LSTM、注意力机制、自注意力机制、transformers等）。 𐟓š 第四部分：自然语言处理部分，你将学习分词、嵌入、上下文词嵌入、BERT、GPT-2等内容。

BERT预处理：让AI更懂你的语言 𐟓š ### 标记化：把文本切成小块 𐟍… 想象一下，你在教BERT阅读。你不会一下子给它整本书，而是会把它分成句子和段落。同样，BERT也需要把文本分解成更小的单元——标记。这里有个关键点：BERT用的是WordPiece标记化。它会将单词拆分成更小的部分，比如“running”会被拆成“run”和“ning”。这样做的好处是，它能更好地处理那些不常见的单词，避免在遇到陌生词汇时迷失方向。举个例子，原文“ChatGPT 令人着迷。”经过WordPiece标记化后，会变成：[“Chat”、“##G ”、“##PT ”、“is”、“fascinating”、“.”]。输入格式：给BERT提供上下文 𐟓‘ BERT喜欢上下文，所以我们得把它准备好。我们需要以BERT能理解的方式格式化这些标记。具体来说，我们在开头添加特殊标记[CLS]（代表分类），在句子之间添加[SEP]（代表分离）。我们还给每个句子分配了分段嵌入，告诉BERT哪些标记属于哪个句子。比如，原文“ChatGPT 令人着迷。”格式化后会是：[“[CLS]”、“Chat”、“##G ”、“##PT ”、“is”、“fascinating”、“.”、“[SEP]”]。掩码语言模型（MLM）：让BERT理解上下文 𐟕𕯸‍♂️ BERT的秘密武器是它理解双向上下文的能力。在训练过程中，句子中的一些单词会被屏蔽（用[MASK]替换），BERT需要从上下文中预测这些单词。这样做有助于它掌握单词前后的相互关系。举个例子，原句“猫在垫子上。”被蒙面后变成：“[MASK]在垫子上。” 代码实战：体验BERT预处理 𐟒𛊊下面是一个简单的代码片段，展示了如何使用BERT预处理： ```python from Transformers import BertTokenizer tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "BERT 预处理至关重要。" tokens = tokenizer.tokenize(text) print(tokens) ``` 这段代码会输出文本“BERT 预处理至关重要。”经过BERT预处理后的标记列表。通过这些步骤，你可以让BERT更好地理解你的文本，从而提升其性能和准确性。希望这些分享能帮助你更好地利用BERT！

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我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

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