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7 de jul. de 2019 · A continuación se presentan algunas posibles preguntas de entrevista que podrían hacerse en función de los diferentes tipos de evaluaciones de Berke: Evaluación conductual: Una evaluación conductual mide los rasgos de personalidad y las tendencias conductuales de un candidato.
- Introducción
- El Problema A Resolver
- Arquitectura Del Modelo
- Hugging Face
- El Set de Datos
- Creación Del Modelo
- Entrenamiento Del Modelo
- Predicción: Preguntas Y Respuestas
- Conclusión
En la lección anterior hablamos en detalle de BERT, una arquitectura derivada de la Red Transformer y que usa el principio de transferencia de aprendizaje para resolver diversos problemas del procesamiento de secuencias. Así que en esta lección veremos de forma práctica cómo usar BERT para resolver un problema de pregunta-respuesta, típico del Proc...
La idea es implementar un modelo que dada una pregunta y un contexto (una porción de texto), sea capaz de encontrar la respuesta correspondiente.
Para esto tomaremos el modelo BERT BASE pre-entrenado, agregaremos algunas capas adicionales, y lo afinaremospara que aprenda a encontrar la respuesta dados un contexto y una pregunta como entrada.
Dada la complejidad del modelo, y la imposibilidad de entrenarlo con los recursos proporcionados por Google Colab, usaremos un Tokenizer y un modelo BERT pre-entrenado disponibles en Hugging Face.
Usaremos el set SQuAD v1.1 (Stanford Question Answering Dataset), que contiene más de 100.000 pares de preguntas-respuestas. Cada ejemplo de entrenamiento contiene estas variables: 1. context: el texto completo (contexto) 2. question: una pregunta acerca del contenido del contexto 3. answer_text: el texto dentro del contexto que responde la pregunt...
Usando la librería transformers de Hugging Face, implementaremos la arquitectura descrita hace un momento. Teniendo en cuenta el elevado número de parámetros (¡110 millones!) que se deben aprender, es recomendable usar la TPU para el entrenamiento: Runtime -> Change runtime type -> Hardware accelerator -> TPU.
Para este entrenamiento usaremos el método fit, un total de 3 iteraciones y un tamaño de lote de 32. Haciendo uso de la TPU proporcionada por Google Colab, se requerirán aproximadamente 6 minutos para ejecutar cada iteración de entrenamiento.
Al hacer la predicción con el set de prueba, es decir al introducir un texto y una pregunta asociada y pedir al modelo la respuesta, vemos un excelente desempeño. Pero lo más impresionante es que este modelo es capaz de generalizar, pues al tomar por ejemplo el extracto de un texto tomado de Wikipedia y escribir una pregunta asociada, vemos que el ...
En esta práctica acabamos de ver cómo usar BERT para resolver una tarea de preguntas y respuestas, y pudimos verificar el excelente desempeño de este modelo pre-entrenado y luego afinado para esta tarea específica. n la siguiente lección veremos en detalle otro de los desarrollos revolucionarios derivado de la Red Transformer. En particular hablare...
- Was she hungry after workout? No, she wasn’t hungry after workout. (¿Ella estaba hambrienta después del ejercicio? No, ella no estaba hambrienta después del ejercicio)
- Were they good friends for many years? Yes, they were good friends for many years. (¿Ellos eran buenos amigos por muchos años? Sí, ellos eran buenos amigos por muchos años)
- Was he in his office? No, he wasn’t in his office. (¿Él estaba en su oficina? No, él no estaba en su oficina)
- Were we busy yesterday? Yes, we were busy yesterday. (¿Nosotros estábamos ocupados ayer? Sí, nosotros estábamos ocupados ayer)
El generador de preguntas de OpExams te ayuda a generar preguntas a partir de cualquier texto. Puedes generar preguntas de opción múltiple, verdadero o falso, completar en blanco y preguntas abiertas. También puedes guardar las preguntas generadas y usarlas en tus exámenes.
En esta publicación, quiero describir una de las técnicas que usamos para adaptar el modelo de preguntas y respuestas a un dominio específico usando una cantidad limitada de datos etiquetados: Destilación del conocimiento.
Pasa de preguntar a comprender. Brainly es una comunidad creada para compartir conocimientos, donde cientos de millones de estudiantes colaboran codo con codo para resolver los deberes escolares más difíciles. Llevado por estudiantes, apoyado por los padres. 4.4. star. Opinión de Google Play. chevron left.
Cómo citar. Editor. (19 noviembre 2015). 20 Ejemplos respuestas cortas y largas verbo to be en inglés y español. Celeberrima.com. Última actualización el 28 octubre 2021. Las respuestas cortas afirmativas se forman con Yes (Si) seguido de una coma, el sujeto y el verbo to be.
