摘要:
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是Google在2018年提出的预训练语言模型,其核心思想是通过双向Transformer结构捕捉上下文信息,为下游NLP任务提供通用的语义表示。 一、模型架构 BERT基于Tr 阅读全文
posted @ 2025-07-10 21:28
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摘要:
Transformer 是一种基于自注意力机制(Self-Attention)的深度学习模型,最初由 Google 在 2017 年的论文《Attention Is All You Need》中提出,主要用于自然语言处理任务,如今已广泛应用于计算机视觉、语音识别等多个领域,是现代大语言模型(如GPT 阅读全文
posted @ 2025-07-10 20:50
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摘要:
一、概述 深度学习模型能够在各种生产场景中发挥重要的作用,而深度学习模型往往在Python环境下完成训练,因而训练好的模型如何在生产环境下实现稳定可靠的部署,便是一个重要内容。C++开发平台广泛存在于各种复杂的生产环境,随着业务效能需求的不断提高,充分运用深度学习技术的优势显得尤为重要。本文介绍如何 阅读全文
posted @ 2025-07-10 00:03
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