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

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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: Lernen übertragen
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
Wichtige Details

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1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozent

von
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 30. Jan. 2025
Concise, challenging, thought-provoking. This course is an immersive look into the inner workings of Transformer models, and the BERT model
Geprüft am 24. Juni 2023
very clear and detailed explanation of the transformers with practical example of training BERT model
Geprüft am 12. 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.
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