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深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详细讲解

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芷兮离离阅读 0 05-26 11:30

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AbrahamW 阅读 5 05-17 15:15

使用BERT的两层encoder实现tweet sentiment extraction

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践行数据分析阅读 6 05-06 22:30

击败GPT3，刷新50个SOTA，谷歌全面统一NLP范式？

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斗米阅读 12 05-02 10:45

中文BERT上分新技巧，多粒度信息来帮忙

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朱悟能_9ad4 阅读 21 05-02 09:16

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千白莫阅读 20 05-01 17:45

还在用[CLS]？从BERT得到最强句子Embedding的打开方式！

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落拓尘嚣阅读 22 05-01 12:31

动手做个DialoGPT：生成式多轮对话模型

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年迈的代码机器阅读 17 05-01 09:15

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干自闭阅读 18 05-01 08:45

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残北阅读 15 05-01 08:45

【论文泛读】Don‘t Stop Pretraining: Adapt Language Models to Domains and Tasks

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逸省阅读 19 04-30 09:15

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Brose 阅读 1 04-28 17:00

给你们讲个笑话——低代码会取代程序员

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大模型的三大法宝：Finetune, Prompt Engineering, Reward

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一点读书阅读 21 04-22 09:20

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十日十月Freddie 阅读 6 04-08 09:30

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大师的学徒阅读 1 04-06 15:50

自然语言处理（NLP）：16 图解self-attention原理

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