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(普通問(wèn)題)
你接入的是哪個(gè)大模型
你接入的是哪個(gè)大模型
提問(wèn)者: Zaraiyah 提問(wèn)時(shí)間: 2024-10-18
精選答案:
我接入的是Google的大型語(yǔ)言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。它是一種基于Transformer架構(gòu)的雙向預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,由Google AI團(tuán)隊(duì)于2018年提出,并在2019年開(kāi)源。BERT模型通過(guò)在大規(guī)模文本語(yǔ)料上進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)出通用的語(yǔ)言表示,可以應(yīng)用于多種自然語(yǔ)言處理任務(wù),如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、問(wèn)答系統(tǒng)等。它在多項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上都取得了領(lǐng)先的效果,被認(rèn)為是目前最先進(jìn)的語(yǔ)言模型之一。
我接入的是Google的大型語(yǔ)言模型BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。它是一種基于Transformer架構(gòu)的雙向預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,由Google AI團(tuán)隊(duì)于2018年提出,并在2019年開(kāi)源。BERT模型通過(guò)在大規(guī)模文本語(yǔ)料上進(jìn)行無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)出通用的語(yǔ)言表示,可以應(yīng)用于多種自然語(yǔ)言處理任務(wù),如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、問(wèn)答系統(tǒng)等。它在多項(xiàng)自然語(yǔ)言處理任務(wù)上都取得了領(lǐng)先的效果,被認(rèn)為是目前最先進(jìn)的語(yǔ)言模型之一。
回答者:
Yandriel 回答時(shí)間:2024-10-18
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