TensorFlow Transformer Models 是基于 TensorFlow 框架实现的，用于处理自然语言处理任务的预训练模型。这些模型基于 Transformer 架构，能够有效地处理长距离依赖和并行处理能力。

模型介绍

TensorFlow Transformer Models 主要包括以下几种模型：

  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): BERT 模型是一种基于 Transformer 架构的双向编码器，可以用于各种自然语言理解任务，如问答、文本分类等。
  • GPT (Generative Pre-trained Transformer): GPT 模型是一种基于 Transformer 架构的生成模型，可以用于生成文本、翻译等任务。
  • T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): T5 模型是一种通用的文本到文本的转换模型，可以将一种语言文本转换为另一种语言文本。

应用场景

TensorFlow Transformer Models 可以应用于以下场景：

  • 自然语言理解 (NLU): 包括情感分析、实体识别、意图识别等。
  • 自然语言生成 (NLG): 包括文本生成、机器翻译等。
  • 问答系统: 包括知识图谱问答、对话系统等。

扩展阅读

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图片展示

BERT 模型架构图

GPT 模型架构图

T5 模型架构图