BERT Base Uncased TensorFlow Sentence Pair Classification Reseñas y Detalles del Producto

Su precisión es lo que más me gusta y también su popularidad entre la clase de modelos bert. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es el tamaño y el tiempo que tomé para casos de uso específicos, pero obviamente la precisión no se logra tan fácilmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo preentrenado es bastante simple de configurar con el paquete de tensforflow.

También se puede usar con pytorch exportando el modelo.

Además, también puedes obtener el tokenizador para el modelo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Yo diría que las limitaciones no están con el modelo en sí, sino con el marco de trabajo de TensorFlow. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las incrustaciones son muy densas y poderosas. El conjunto de datos utilizado para entrenar este modelo resuelve todos nuestros problemas a nivel industrial, como la resumición, la nueva clasificación y la autocompletación de chatbots. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo tiene precisión, pero el tamaño del modelo es muy grande. A nivel de servidor está funcionando muy bien, pero para el despliegue offline y en el dispositivo es lento. Para un mejor uso, tenemos que usarlo en la nube. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Está entrenado en un conjunto de datos enorme y es fácil de integrar en múltiples casos de uso para encontrar similitudes o implicaciones, lo que nos ayuda principalmente en nuestros requisitos de PLN y ahorra mucho tiempo de entrenamiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El rendimiento del modelo es bueno, pero las variaciones con albert y bigbird nos ayudarán aún más para casos de uso con diferentes restricciones de implementación y requisitos de precisión se volverán adecuados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.