Transformer Models and BERT Model - 简体中文
本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分，例如自注意力机制，以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务，例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。
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本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分，例如自注意力机制，以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务，例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。الوحدات
Transformer 模型和 BERT 模型：概览
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Videos
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Readings
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Assignment
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Assignment
- Transformer 模型和 BERT 模型：测验
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- Transformer 模型和 BERT 模型：概览
- Transformer 模型和 BERT 模型：实验演示
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Readings
- Transformer 模型和 BERT 模型：实验资源
Auto Summary
Explore the fascinating world of Transformer architecture and the BERT model in this expert-level IT & Computer Science course. Led by Coursera, this 45-minute course delves into key components like self-attention mechanisms and their application in tasks such as text classification, QA, and natural language inference. Available with a Starter subscription, it's perfect for advanced learners eager to deepen their understanding of cutting-edge AI models.
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