En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.

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Ce que vous apprendrez
Comprende los componentes principales de la arquitectura de transformadores
Aprende cómo se crea un modelo BERT con transformadores
Usa BERT para resolver diferentes tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Classification Algorithms
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Generative Model Architectures
- Catégorie : Transfer Learning
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En este módulo, aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural.
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