Paper: BERT – Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
Link: https://bit.ly/3bdTUra Authors: Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova
Code: https://bit.ly/3vRXlM7
What? The paper proposes BERT which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text. It performs a joint conditioning on both left and right context in all the layers. The pre-trained BERT model can be fine-tuned with one additional layer to create the final task-specific models i.
— Lees op shreyansh26.github.io/post/2021-05-09_pretraining_deep_bidirectional_transformers_bert/
Blijf op de hoogte
Wekelijks inzichten over AI governance, cloud strategie en NIS2 compliance — direct in je inbox.
[jetpack_subscription_form show_subscribers_total="false" button_text="Inschrijven" show_only_email_and_button="true"]Bescherm AI-modellen tegen aanvallen
Agentic AI ThreatsRisico's van autonome AI-systemen
AI Governance Publieke SectorVerantwoorde AI voor overheden
Cloud SoevereiniteitSoeverein in de cloud — het kan
NIS2 Compliance ChecklistStap-voor-stap naar NIS2-compliance
Klaar om van data naar doen te gaan?
Plan een vrijblijvende kennismaking en ontdek hoe Djimit uw organisatie helpt.
Plan een kennismaking →Ontdek meer van Djimit
Abonneer je om de nieuwste berichten naar je e-mail te laten verzenden.
