强化学习模型如何评估？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/HptFwmwlfiZdygk9xSVcXEFunkd/ac... 模型超链，跳转到对应论文原文链接模型名称发行日期Description 描述BERT 2018 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 变压器的双向编码器表示GPT ...
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Trainer类如何评估模型？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/PTr3wmDgoiQhYnkiipUcL8KAn9c/aj同时，Huggingface 给用户提供了调用预训练模型的一系列的api，其中transformers库就是一个很好用的库，它不仅包含了许多预训练的模型，比如BERT、GPT-2、GPT-3、RoBERTa等， ...
BERT模型：自然语言处理的重要里程碑 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/N9KhwzibxicR8qktXL3c9Gxunwc/aaBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型是谷歌于2018 年提出的双向编码器表示，通过独立编码器抽取语言的深层语义。BERT 的训练包括两个创新 ...
LLM基座模型中的评价指标有哪些？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/UU9pwtOFtiKIqAkQiSVc3Zdun7e/a52023年7月8日 ... Encoder-only (BERT) · gemm-like算子 · LayerNorm · GeLU激活函数 · Attention Softmax · Tokenization · Position Encoding · BERT训练 · BERT短板.
Huggingface模型的测试与准确率计算 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/QhjDwQf1miygEnk1BLNcLzKynmh/aj2022年6月28日 ... 在这里我举了一个中文的例子”Bert-base-Chinese“（中文还有其他很优秀的预训练模型，比如哈工大和科大讯飞提供的：roberta-wwm-ext，百度提供的：ernie）。这个 ...
深入探究InternLM2技术报告：从数据处理到模型预训练 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Ax4ow7Kb8iIWfMkZ5CUcobtWnMf/a1大模型时代，数据的重要性已经不言而喻，无论是预训练阶段、还是指令微调、偏好对齐阶段，都离不开高质量数据。InternLM2的预训练数据主要由纯文本数据、代码数据、长文本数据 ...
怎样评估中文句子关系推断的测试结果？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Keqrw2nWniisGJkNWBEcFf7Lnjg/ag... ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程，主要使用预训练语言模型bert ... 参考文献. [1] HuggingFace自然语言处理详解：基于BERT中文模型的任务实战[2] 代码链接： ...
MixEval - X如何优化多模态评估？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/EiBCwQF4UiZqM2kaeNIcVNuknPc/aeArctic-SnowCoder 作为一个专注于高质量数据代码预训练的模型，通过预训练和高质量数据过滤策略，确保了代码生成任务中的卓越表现。模型的核心在于其基于BERT 的代码质量 ...
中文情感分类中编码工具的作用及原理是什么？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AKHUw4x7oicF6mkyxmXcDqblnDg/ak... 模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型 ... 在评估模式下，模型通常用于对测试数据进行预测，以评估模型的性能 ...
利用Hugging Face中的模型进行句子相似性实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/GZ9SwrerMirkufkLh8HcXdZenYb(1)bert-base-uncased：编码器具有12个隐层，输出768维张量，12个自注意力头，共110M参数量，在小写的英文文本上进行训练而得到。 (2)bert-large-uncased：编码器具有 ...