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
“看看那些对抗特朗普的民主党州长......” Robert Reich 如果你想找到下一任美国总统？看看那些反对特朗普的州长们吧。至少，一些政客愿意为公民说话。我不能[...]寻找我们的下一任总统的帖子首先出现在愤怒的熊上。
Market Crack Or Beginning Of Something Bigger
市场破裂或更大的事情的开始 由兰斯·罗伯茨 (Lance Roberts) 通过 RealInvestmentAdvice.com 撰写，市场破裂或更大的事情的开始 整个星期，数据一直在发出很少有人愿意承认的信号。投机行为已达到极端，估值过高，仓位偏向一边。零售交易者又以 2021 年同样的鲁莽态度重新开始追逐期权和迷因股票。正如我们之前指出的，投机行为在许多层面上都达到了记录。正如高盛最近指出的那样：“事实上，如果你看看个股波动率与指数波动率的差距，你会发现它处于我们所见过的最广泛的水平之一。”此外，系统性资金流动增加了股票敞口，强化了反馈 价格上涨和波动性下降的循环。许多算法交易策略对波动
在准备周一的演讲时，我绘制了这张周期性调整市盈率 (CAPE) 与 10 年期国债收益率的图表。图 1：标准普尔周期性调整市盈率 (CAPE) 比率（左轴）和十年期利率（右轴）。资料来源：Robert Shiller，访问日期：2025 年 10 月 10 日 然而，今天受特朗普启发的抛售应该 [...]
A year ago: Lance Lambert Interviews Me on the Housing Market
注：CR 休假至 10 月 21 日。这篇采访于 2024 年 7 月进行，目前仍在进行中！我不确定“著名”是什么，但这次采访触及了我一直在讨论的有关住房的几个关键点。来自 ResiClub 的 Lance Lambert：预测 2008 年房价崩盘的著名住房分析师对当前市场的影响 以下是简介：2008 年房地产泡沫破裂前几年，住房分析师比尔·麦克布莱德 他开始在他的博客“Calculated Risk”中记录美国房地产市场的麻烦。他不仅预测了崩盘，还称2012年房价触底。快进到 2024 年，他对这个周期的担忧已不像 2007 年那样。麦克布莱德在过去几年中一直坚持认为，这个房地产周期最终将
Amadeus Lauds Ghana’s Strong Travel Industry Growth
艾玛迪斯赞扬加纳旅游业的强劲增长 |作者：大卫·夸库策 (David Kwakutse)艾玛迪斯中非和西非区域董事总经理 Yann Gilbert 先生表示，加纳的旅游业在增长和复苏方面超过了西非大部分地区。吉尔伯特先生在接受采访时赞扬了该国强劲的市场表现和不断上升的竞争力[...]艾玛迪斯称赞加纳旅游业强劲增长的帖子首先出现在 Aviationghana 上。
