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2017是机器学习中具有历史意义的一年，当变形金刚模型首次出现在现场时。它在许多基准测试上都表现出色，并且适用于数据科学中的许多问题。由于其高效的架构，后来开发了许多其他基于变压器的模型，这些模型更专注于特定任务。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-704548.html
其中一个模型是BERT。它主要以能够构建嵌入而闻名，这些嵌入可以非常准确地表示文本信息并存储长文本序列的语义含义。因此，BERT嵌入在机器学习中得到了广泛的应用。理解BERT如何构建文本表示至关重要，因为它为处理NLP中的大量任务打开了大门。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-704548.html
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2017是机器学习中具有历史意义的一年，当 变形金刚 模型首次出现在现场时。它在许多基准测试上都表现出色，并且适用于数据科学中的许多问题。由于其高效的架构，后来开发了许多其他基于变压器的模型，这些模型更专注于特定任务。 其中一个模
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