R 192100Z 11 月 24 日 MARADMIN 561/24MSGID/GENADMIN/CMC PPO PO 华盛顿特区// SUBJ/ANNONCEMENT OF THE
Fine-Tuning BERT for Text Classification
一个带有 Python 代码的可破解示例尽管当今的 100B+ 参数转换器模型是 AI 领域最先进的模型，但我们仍然可以使用较小的（<1B 参数）模型完成很多工作。在本文中，我将介绍一个这样的示例，即微调 BERT（1.1 亿个参数）以对网络钓鱼 URL 进行分类。我将首先介绍关键概念，然后分享示例 Python 代码。图片来自 Canva。微调微调涉及通过额外的训练将预训练模型调整到特定用例。预训练模型是通过无监督学习开发的，从而无需大规模标记数据集。然后，与从头开始训练相比，经过微调的模型可以利用预先训练的模型表示来显着降低训练成本并提高模型性能 [1]。微调大型语言模型 (LLM)将训练
OBITUARY ROBERTO MIGUEL CAPOCASALE 1937-2024
讣告 ROBERTO MIGUEL CAPOCASALE 1937-2024RobertoCapocasale 教授是乌拉圭蜘蛛学家，他推动了乌拉圭动物学的发展，尤其是蜘蛛纲动物分类学的发展，在拉丁美洲具有标杆意义。他领导了 ClementeEstable 生物研究所的实验动物学实验室。他推动了蜘蛛学的发展，影响了 Fernando Costa、Fernando Pérez-Miles、Miguel Simó 和下列作者等人的培养。从这个群体中涌现出了近三十位现任蜘蛛学家。Capocasale 在我们国家的黑暗时期慷慨地打开了他的实验室大门，为每一位好奇的博物学家提供了机会。他是基础科学研究生
USS Delbert D. Black transits through the Strait of Gibraltar
直布罗陀海峡 - 阿利·伯克（Arleigh Burke）阶级的导航驱逐舰，德尔伯特·D·布莱克（Uss Delbert D.
LinkBERT: Improving Language Model Training with Document Link
语言模型预训练语言模型 (LM)，例如 BERT 1 和 GPT 系列 2，在许多自然语言处理 (NLP) 任务中取得了非凡的表现。它们现在是当今 NLP 系统的基础。3 这些模型在我们每天使用的产品和工具中发挥着重要作用，例如 Google 等搜索引擎 4 和 Alexa 等个人助理 5。这些 LM 非常强大，因为它们可以通过自监督学习在网络上的大量文本数据上进行预训练，而无需标签，之后预训练的模型可以快速适应各种新任务，而无需进行太多特定于任务的微调。例如，BERT 经过预训练可以预测原始文本中随机屏蔽的单词（屏蔽语言建模），例如从“My __ is fetching the ball”预
LinkBERT: Improving Language Model Training with Document Link
语言模型预训练语言模型 (LM)，例如 BERT 1 和 GPT 系列 2，在许多自然语言处理 (NLP) 任务中取得了非凡的表现。它们现在是当今 NLP 系统的基础。3 这些模型在我们每天使用的产品和工具中发挥着重要作用，例如 Google 等搜索引擎 4 和 Alexa 等个人助理 5。这些 LM 非常强大，因为它们可以通过自监督学习在网络上的大量文本数据上进行预训练，而无需标签，之后预训练的模型可以快速适应各种新任务，而无需进行太多特定于任务的微调。例如，BERT 经过预训练可以预测原始文本中随机屏蔽的单词（屏蔽语言建模），例如从“My __ is fetching the ball”预
Transformers, Explained: Understand the Model Behind GPT-3, BERT, and T5
你知道那句话吗？当你有一把锤子时，所有东西看起来都像钉子。在机器学习中，我们似乎真的发现了一把神奇的锤子，实际上，所有东西都是钉子，它们被称为 Transformers。Transformers 是一种可以设计用于翻译文本、写诗和专栏文章，甚至生成计算机代码的模型。事实上，我在 daleonai.com 上写的很多令人惊叹的研究都是基于 Transformers 构建的，比如 AlphaFold 2，这是一个根据蛋白质基因序列预测蛋白质结构的模型，以及强大的自然语言处理 (NLP) 模型，如 GPT-3、BERT、T5、Switch、Meena 等。你可能会说它们已经超出了……呃，算了吧。如果
Understanding SoTA Language Models (BERT, RoBERTA, ALBERT, ELECTRA)
大家好，现在有大量的语言模型！其中许多都有自己独特的学习“自监督”语言表示的方式，可供其他下游任务使用。在本文中，我决定总结当前的趋势并分享一些关键见解，以将所有这些新方法粘合在一起。😃（幻灯片来源：Delvin 等人，斯坦福 CS224n）问题：上下文无关/原子词表示我们在上一篇文章中从上下文无关方法开始，例如 word2vec、GloVE 嵌入。这些方法的缺点是它们不考虑句法上下文。例如“开立银行账户”与“在河岸上”。单词 bank 的含义取决于单词所处的上下文。解决方案 #1：上下文单词表示借助 ELMo，社区开始构建前向（从左到右）和后向（从右到左）序列语言模型，并使用从这两个模型（连
2019-20 MASTER CHIEF PETTY OFFICER OF THE NAVY DELBERT D. BLACK LEADERSHIP AWARD NOMINATIONS
未分类//常规 171435Z 4 月 20 日中旬110000590384UFM CNO 华盛顿 DCTO NAVADMININFO CNO
深度学习模型 - 来自 Google AI Research 的 BERT - 在各种自然语言处理 (NLP) 任务中取得了最先进的成果。在本教程中，我们将展示如何使用 Keras 从 R 加载和训练 BERT 模型。
GUNNER HENRY LEWIS HULBERT TROPHY FOR OUTSTANDING LEADERSHIP FOR CY2016
121410Z APR 17ALMAR 011/17MSGID/GENADMIN/CMC WASHINGTON DC DMCS//SUBJ/GUNNER HENRY LEWIS HULBERT
Global Nuclear Power Generation Hits Record High As Asia Surges Ahead
Global Nuclear Power Generation Hits Record High As Asia Surges AheadAuthored by Robert Rapier via OilPrice.com,Global nuclear generation reached 2,817 TWh in 2024, surpassing the previous record from 2021, with most growth coming from non-OECD countries.Asia Pacific, led by China’s 13% annual growt
这个短YouTube的时间不到五分钟的时间。我相信罗伯特（Robert）对我们现任总统和失败的共和党的关注大多是正确的，似乎被购买，密封和交付以进行竞标。与六十年代和七十年代相同的是，罗伯特·赖希（Robert Reich）在愤怒的熊（Angry Bear）上的回答是最初出现的。
新闻集团对据称是从标志性书籍中挖掘内容的人工智能模型发出警报，这是一波关注的浪潮正在席卷媒体世界，最重要的是，这笔交易的艺术。在公司的最新收益电话中，首席执行官罗伯特·汤姆森（Robert Thomson）并没有说“公然盗窃”，并断言AI驱动的蚕食可能会破坏作者的未来收入。汤姆森说，新闻集团正在行走双重道路 - “求助和起诉”，因为他们在准备法律辩护的同时与AI公司进行了许可协议。在此期间，该公司在数字房地产和道琼斯琼斯单元中的出色表现正在缓冲[…]
Family Questions Coast Guard Response to Fatal Sinking
上周，美国和加拿大海岸警卫对一艘沉没的船作出了回应，而罗伯茨角（Roberts）距离罗伯茨（Point Roberts）是美国不列颠哥伦比亚省在萨利什海的一座美国人对照的尖端，但在水中死亡的一个人的家人说，回应不足。
Heather Cox Richardson: Trump Goes Off the Rails
特朗普有一个脆弱的自我，需要不断抚摸。当他没有足够的时间时，他称赞自己。我推荐的两个帖子出现了两个帖子。一位由著名的希瑟·考克斯·理查森（Heather Cox Richardson）张贴在这里。罗伯特·哈贝尔（Robert Hubbell）的另一个值得一读。希瑟·考克斯·理查森（Heather Cox Richardson）评论昨天在白宫举行的奇异峰会，[…]
Hegseth, RFK Jr. Join Service Members, DOD Civilians for Physical Fitness Challenge
国防部长皮特·黑塞斯（Pete Hegseth）和卫生部长罗伯特·肯尼迪（Robert F. Kennedy Jr.
