AI学习指南HuggingFace篇-轻量级 NLP 模型BERT-Small网站首页 技术交流

AI学习指南HuggingFace篇-轻量级 NLP 模型BERT-Small

俞兆鹏 2025-02-12 00:01:04

简介AI学习指南HuggingFace篇-轻量级 NLP 模型BERT-Small

一、引言

（一）自然语言处理（NLP）领域的发展背景

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展。随着深度学习技术的发展，NLP模型在各种任务中表现出色，如文本分类、问答系统、机器翻译等。然而，这些模型通常需要大量的计算资源和内存，限制了它们在资源受限环境中的应用。

（二）BERT模型的重要性及其在NLP任务中的广泛应用

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，通过无监督学习生成高质量的文本表示。BERT在多种NLP任务中表现出色，如情感分析、问答系统、命名实体识别等。然而，BERT模型的计算资源需求较高，限制了其在某些场景中的应用。