Rishika J.
"BERT : Un modèle de réponse aux questions par PyTorch"
Qu'aimez-vous le plus à propos de BERT Base Multilingual Uncased PyTorch Hub Extractive Question Answering?
L'un des meilleurs aspects de ce transformateur PyTorch particulier est son support pour plus de 100 langues. BERT est intégré aux réseaux neuronaux les plus efficaces, aux objectifs d'entraînement et à l'apprentissage par transfert. C'est un modèle pré-entraîné avec un réglage très précis, entraîné sur différents ensembles de données disponibles comme SQUAD. Il répond aux questions de manière concise et aide même dans d'autres cas d'utilisation comme la mise en évidence de paragraphes avec des points d'entrée cruciaux lorsqu'une question est posée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Que n’aimez-vous pas à propos de BERT Base Multilingual Uncased PyTorch Hub Extractive Question Answering?
La précision et le vaste support pour de grands ensembles de données pour différentes langues font de BERT Base Multilingual Uncased PyTorch Hub Extractive Question Answering un modèle coûteux. En raison du grand ensemble de données, ce modèle est un peu lent à entraîner, nécessite la mise à jour de nombreux poids et prend plus de temps de calcul. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Validé via LinkedIn
Cet évaluateur s'est vu offrir une carte-cadeau nominale en remerciement pour avoir complété cet avis.
Invitation de la part de G2. Cet évaluateur s'est vu offrir une carte-cadeau nominale en remerciement pour avoir complété cet avis.
Cet avis a été traduit de English à l'aide de l'IA.
