更新時間:2024-10-03 13:52:44作者:貝語網(wǎng)校
Transformers是一個英語詞匯,通常用于描述機器學(xué)習(xí)中的一種模型,即Transformer模型。這種模型是由OpenAI等公司開發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型,主要用于自然語言處理任務(wù),如文本分類、文本生成、情感分析等。Transformer模型的特點是使用了自注意力機制(self-attention mechanism),能夠自動地關(guān)注輸入序列中的每個位置,從而更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的依賴關(guān)系。因此,Transformers通常被用于處理長文本數(shù)據(jù),如自然語言文本。
1. pre-trained model:預(yù)訓(xùn)練模型
2. finetune:微調(diào)
3. classification task:分類任務(wù)
4. sequence modeling:序列建模
5. attention mechanism:注意力機制
6. encoder-decoder architecture:編碼器-解碼器架構(gòu)
7. masked language model:掩碼語言模型
8. next sentence prediction:下一個句子預(yù)測
9. language understanding:語言理解
10. language generation:語言生成
11. self-supervised learning:自我監(jiān)督學(xué)習(xí)
12. hierarchical supervision:分層監(jiān)督
13. multi-task learning:多任務(wù)學(xué)習(xí)
14. cross-modal transfer learning:跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)
15. pre-processing:預(yù)處理
16. post-processing:后處理
17. evaluation metrics:評估指標(biāo)
18. hyperparameters:超參數(shù)
19. ensemble methods:集成方法
20. transfer learning techniques:遷移學(xué)習(xí)技術(shù)
這些短語在transformers相關(guān)研究中經(jīng)常使用,可以幫助你更好地理解和應(yīng)用該領(lǐng)域的知識。