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命名实体识别是自然语言处理（NLP）领域的一项主要任务。它用于检测文本中的实体，以便在下游任务中进一步使用，因为某些文本/单词对于给定上下文比其他文本/单词更具信息性和重要性。这就是 NER 有时被称为信息检索的原因，即从文本中提取相关关键词并将其分类为所需的类别。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-675529.html
借助命名实体识别，我们可以从医疗记录中提取一般性和特定领域的人员、地点、组织等，例如临床术语、药物、疾病等，以便更好地诊断。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-675529.html
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哈喽！ 我用Bert预测评论分数，训练好模型保存到文件夹后，再一次加载它出现了上述错误，不太明白为什么，请教各位！ 这是第二次训练这模型，也就是说我训练了一次之后，再把第一次训练的模型用新的数据训练，提高它的精确度，是可以的把，为什么第一次训练没有报
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Gemma-SFT(谷歌, Google), gemma-2b/gemma-7b微调(transformers)/LORA(peft)/推理 v1, 20240222, transformers==4.38.0时候, 微调只跑通了gemma-2b-it(因为只计算了output的loss, 且使用的是fp16), 同时该版本transformers实现有些问题, 比如说1.tokenizer要加bos, 2.RoPE计算精度问题(float32), 3.激活函数gelu_pytorch_tanh; v2,
© 2022 Ruiz, Li, Jampani, Pritch, Rubinstein, Aberman (Google Research) © 2023 Conmajia 本文是 DreamBooth 官网首页的中文翻译。 本文已获得 Nataniel Ruiz 本人授权。 DreamBooth 主要内容基于 CVPR 论文 DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation （2208.12242）。 ‘ ‘ `` ‘ ‘ 这就像
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