[帮助文档] BERT模型离线推理组件说明_人工智能平台 PAI(PAI)
BERT模型离线推理组件主要用于BERT模型的离线推理，利用已经训练完的BERT分类模型，对输入表中的文本进行分类。
[帮助文档] 使用AIACC加速BERTFinetune模型的训练效率_GPU云服务器(EGS)
本文适用于自然语言训练场景，例如，通过使用GPU云服务器和极速型NAS训练BERT Finetune模型，同时使用AIACC-Training（AIACC训练加速）进行该模型的训练加速，可有效加快多机多卡的训练速度，提升模型的训练效率和性能。
[帮助文档] 如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型_人工智能平台 PAI(PAI)
BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是一个预训练的语言表征模型。作为NLP领域近年来重要的突破，BERT模型在多个自然语言处理的任务中取得了最优结果。然而BERT模型存在巨大的参数规模和计算量，因此实际生产中对该模型...
预训练语言模型中Transfomer模型、自监督学习、BERT模型概述（图文解释）
一、Transformer变换器模型Transformer模型的编码器是由6个完全相同的层堆叠而成，每一层有两个子层 。第一个子层是多头自注意力机制层,第二个子层是由一一个简单的、按逐个位置进行全连接的前馈神经网络。在两个子层之间通过残差网络结构进行连接，后接一一个层正则化层。可以得出,每一一个子层...
[帮助文档] 如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练(BERT-Large模型为例)_人工智能平台 PAI(PAI)
本文以BERT-Large模型为例，介绍如何使用ACCL优化套件进行PyTorch分布式训练。
[帮助文档] AI加速：使用TorchAcc实现Bert模型分布式训练加速
阿里云PAI为您提供了部分典型场景下的示例模型，便于您便捷地接入TorchAcc进行训练加速。本文为您介绍如何在BERT-Base分布式训练中接入TorchAcc并实现训练加速。
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深度学习进阶篇-预训练模型[3]：XLNet、BERT、GPT,ELMO的区别优缺点，模型框架、一些Trick、Transformer Encoder等原理详解
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独家 | 谷歌发布NLP最先进预训练模型：开源BERT
作者：Jacob Devlin and Ming-Wei Chang, Research Scientists, Google AI Language 翻译：佟海宁 校对：吴金笛 文章来源：微信公众号 数据派THU 本文约2000字，建议阅读9分钟。 本文为你介绍谷歌最新发布的自然语言预训练模型BE...
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