Avaliações e Detalhes do Produto BERT Base Uncased TensorFlow Sentence Pair Classification

A precisão é a coisa que eu mais gosto e também a sua popularidade entre a classe de modelos bert. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É o tamanho e o tempo que levei para casos de uso específicos, mas obviamente a precisão não vem tão facilmente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O modelo pré-treinado é bastante simples de configurar com o pacote tensforflow.

Ele também pode ser usado com pytorch exportando o modelo.

Além disso, você também pode obter o tokenizador para o modelo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu diria que as limitações não estão no modelo em si, mas no framework TensorFlow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As embeddings são muito densas e poderosas. O conjunto de dados usado para treinar este modelo resolve todos os nossos problemas em nível industrial, como sumarização, nova classificação e autocompletar de chatbots. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O modelo tem precisão, mas o tamanho do modelo é muito grande. No nível do servidor, está tendo um ótimo desempenho, mas para implantação offline e em dispositivos, é lento. Para melhor uso, temos que usá-lo na nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É treinado em um enorme conjunto de dados e fácil de integrar em múltiplos casos de uso para encontrar similaridades ou implicações, o que está nos ajudando majoritariamente em nossos requisitos de PLN e economizando muito tempo de treinamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O desempenho do modelo é bom, mas variações com albert e bigbird nos ajudarão ainda mais para casos de uso com diferentes restrições de implantação e requisitos de precisão se tornarão adequados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.