Pre-training a BERT model on a analogous labor anterior to fine-tuning it with your Amazon information is an essential pace that can accomplish a cogent aberration to the achievement of your end model. For example, if you are aggravating to body a affection assay model, you would appetite to pre-train BERT on a affection assay assignment afore fine-tuning it with your Amazon data. This agency that you should ascertain addition analysis dataset, preferably one that is analogous to your Amazon data, and use it to pre-train the BERT model. Subsequently pre-training, you can again fine-tune the archetypal with your Amazon data. This will acquiesce the archetypal to bigger abduction the intricacies of the Amazon data, arch to bigger performance. Furthermore, pre-training on a agnate assignment can advice the archetypal apprentice the basal accent anatomy bigger, which can additionally aftereffect in bigger performance.
การฝึกอบรมโมเดล BERT ล่วงหน้าบนแรงงานที่คล้ายคลึงกันล่วงหน้าเพื่อปรับแต่งโมเดลด้วยข้อมูล Amazon ของคุณอย่างละเอียดถือเป็นก้าวสำคัญที่สามารถทำให้บรรลุผลสำเร็จของความคลาดเคลื่อนตรงจุดเพื่อบรรลุผลสำเร็จของโมเดลปลายทางของคุณได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังทำให้โมเดลการทดสอบความรักรุนแรงขึ้น คุณคงอยากฝึกอบรม BERT ล่วงหน้าในงานมอบหมายการทดสอบความรัก ก่อนที่จะปรับแต่งอย่างละเอียดด้วยข้อมูล Amazon ของคุณ หน่วยงานนี้ที่คุณควรตรวจสอบชุดข้อมูลการวิเคราะห์เพิ่มเติม โดยควรเป็นชุดที่คล้ายคลึงกับข้อมูล Amazon ของคุณ และใช้เพื่อฝึกโมเดล BERT ล่วงหน้า หลังจากนั้น การฝึกอบรมล่วงหน้า คุณสามารถปรับแต่งต้นแบบด้วยข้อมูล Amazon ของคุณได้อีกครั้ง สิ่งนี้จะยอมรับตามแบบฉบับในการลักพาตัวความซับซ้อนของข้อมูล Amazon ครั้งใหญ่ยิ่งขึ้น และนำไปสู่ประสิทธิภาพที่ใหญ่กว่า นอกจากนี้ การฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับการมอบหมายงาน agnate สามารถแนะนำเด็กฝึกงานตามแบบฉบับเกี่ยวกับลักษณะทางกายวิภาคของสำเนียงพื้นฐานที่ใหญ่ขึ้น ซึ่งอาจส่งผลตามมาในประสิทธิภาพที่ใหญ่ขึ้นด้วย
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence