更新時(shí)間:2024-09-18 06:31:03作者:留學(xué)之路
Transformers是一個(gè)英語(yǔ)詞匯,通常用于描述機(jī)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(kāi)發(fā)的深度學(xué)習(xí)模型,主要用于自然語(yǔ)言處理任務(wù),如文本分類(lèi)、文本生成、情感分析等。Transformer模型的特點(diǎn)是使用了自注意力機(jī)制(self-attention mechanism),能夠自動(dòng)地關(guān)注輸入序列中的每個(gè)元素,從而更好地捕捉序列數(shù)據(jù)中的依賴(lài)關(guān)系。因此,Transformers通常被用于處理長(zhǎng)文本數(shù)據(jù),如自然語(yǔ)言文本。
1. pre-trained model:預(yù)訓(xùn)練模型
2. finetune:微調(diào)
3. classification task:分類(lèi)任務(wù)
4. sequence modeling:序列建模
5. attention mechanism:注意力機(jī)制
6. encoder-decoder architecture:編碼器-解碼器架構(gòu)
7. masked language model:掩碼語(yǔ)言模型
8. next sentence prediction:下一個(gè)句子預(yù)測(cè)
9. language understanding:語(yǔ)言理解
10. language generation:語(yǔ)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. feature engineering:特征工程
17. ensemble method:集成方法
18. fine-grained attention:精細(xì)粒度注意力
19. contextual word representation:上下文詞表示
20. joint training:聯(lián)合訓(xùn)練
這些短語(yǔ)在transformers相關(guān)研究中經(jīng)常出現(xiàn),可以幫助你更好地理解和應(yīng)用該技術(shù)。
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