Dieser Kurs führt Sie in die Transformer-Architektur und das Modell der bidirektionalen Encoder-Darstellungen von Transformers (BERT) ein. Sie lernen die wichtigsten Komponenten der Transformer-Architektur kennen, wie z.B. den Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, und erfahren, wie er zum Aufbau des BERT-Modells verwendet wird. Sie lernen auch die verschiedenen Aufgaben kennen, für die BERT verwendet werden kann, wie z.B. Textklassifizierung, Beantwortung von Fragen und Inferenz natürlicher Sprache. Die Dauer dieses Kurses wird auf etwa 45 Minuten geschätzt.
Transformator-Modelle und BERT-Modell
Transformator-Modelle und BERT-Modell
Dozent: Google Cloud Training
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur zu verstehen.
Erfahren Sie, wie ein BERT-Modell mit Transformatoren aufgebaut ist.
Verwenden Sie BERT, um verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu lösen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Generative KI
Wichtige Details
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In diesem Modul lernen Sie die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur kennen, z. B. den Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, und erfahren, wie er zum Aufbau des BERT-Modells verwendet wird. Sie lernen auch die verschiedenen Aufgaben kennen, für die BERT verwendet werden kann, wie z. B. Textklassifizierung, Beantwortung von Fragen und Inferenz natürlicher Sprache.
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Bewertungen von Lernenden
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NA
4
Geprüft am 17. Juli 2023
course was amazing gave me a good overview of BERT model and concepts like Encoding and decoding but not for beginner :>
WC
4
Geprüft am 13. März 2024
Excellent and concise presentation of Transformer and BERT models. The course designer may consider adding programming assignments to illustrate the concepts and to reinforce student learning.
NK
4
Geprüft am 14. Mai 2025
I am looking for free resources for experimentation, or a lighter model that can run on my laptop.
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