2018年，Google发布的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型彻底改变了自然语言处理领域的格局。作为第一个真正意义上的双向预训练语言模型，BERT通过创新的掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）预训练策略，使模型能够同时从左右两侧的上下文信息中学习语言表示，从而在多项NLP任务上取得了突破性进展。

本文基于电商搜索场景下的BERT-Large模型训练优化实践，针对数据供给、通信效率与计算资源利用率三大瓶颈，提出异步IO流水线、梯度压缩+拓扑感知、算子融合+混合精度等策略。实测在128卡V100集群上训练速度提升3.2倍，GPU利用率提升至89.3%，训练成本降低70%。适用于大规模分布式深度学习任务的性能调优。

欢迎学习《昇腾行业应用案例》的“基于 Bert 模型实现文本分类”实验。在本实验中，您将学习如何使用利用 NLP (natural language processing) 领域的AI模型来构建一个端到端的文本系统，并使用开源数据集进行效果验证。为此，我们将使用昇腾的AI硬件以及CANN等软件产品。

自然语言处理（NLP）近年来因预训练语言模型（PLMs）的崛起而发生巨大变革。BERT和GPT等模型在学术与工业界取得突破性进展。本文探讨PLMs原理、发展历程及其实际应用，涵盖文本分类、命名实体识别、问答系统等场景，并通过实战案例展示如何使用这些强大的工具解决复杂的NLP任务。

【10月更文挑战第1天】随着深度学习技术的进步，预训练模型已成为自然语言处理（NLP）领域的常见实践。这些模型通过大规模数据集训练获得通用语言表示，但需进一步微调以适应特定任务。本文通过简化流程和示例代码，介绍了如何选择预训练模型（如BERT），并利用Python库（如Transformers和PyTorch）进行微调。文章详细说明了数据准备、模型初始化、损失函数定义及训练循环等关键步骤，并提供了评估模型性能的方法。希望本文能帮助读者更好地理解和实现模型微调。

【大语言模型-论文精读】谷歌-BERT：用于语言理解的预训练深度双向Transformers

【10月更文挑战第3天】

【AI大模型】BERT模型：揭秘LLM主要类别架构（上）

【9月更文挑战第21天】香港大学研究者开发了一种名为EasyRec的新推荐系统，利用语言模型的强大文本理解和生成能力，解决了传统推荐算法在零样本学习场景中的局限。EasyRec通过文本-行为对齐框架，结合对比学习和协同语言模型调优，提升了推荐准确性。实验表明，EasyRec在多个真实世界数据集上的表现优于现有模型，但其性能依赖高质量文本数据且计算复杂度较高。论文详见：http://arxiv.org/abs/2408.08821

[大语言模型-工程实践] 手把手教你-基于BERT模型提取商品标题关键词及优化改进