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Publicado : May 19, 2020
Not on the current edition
This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions it is likely that it is still relevant. If the blip is older it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the Radar Understand more
May 2020
Evaluar ? Vale la pena explorarlo con el objetivo de entender cómo afectará a tu empresa.

En la anterior edición del Radar presentamos BERT - un hito en el panorama de Procesamiento de Lenguaje Natural. El año pasado, Baidu publicó ERNIE que mejoró BERT en siete tareas de comprensión del lenguaje GLUE y en las 9 tareas NLP para el lenguaje chino. ERNIE, como BERT, ofrece modelos de lenguaje no supervisados pre-entrenados, que pueden ser ajustados agregando capas de salida para crear modelos en estado del arte para una variedad de tareas NLP. ERNIE se diferencia de los métodos pre-entrenados tradicionales en que es un framework de pre-entrenamiento continuo. En lugar de entrenar con un pequeño número de objetivos de pre-entrenamiento, puede introducir constantemente una gran variedad de tareas de pre-entrenamiento para ayudar al modelo a aprender representaciones del lenguaje de manera eficiente. Estamos muy emocionados sobre los avances en NLP y estamos deseando experimentar con ERNIE en nuestros proyectos.

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