模型制作 如何用bert模型做翻译任务？

如何用bert模型做翻译任务？

Bert不能做翻译任务，因为翻译任务是NLP生成任务，Bert目前不能做。Bert可以完成的主要任务有：1文本分类任务，如情感分类，2序列注释任务，如分词实体识别，词性标注，3句子关系判断，如QA，自然语言推理

学习是一个漫长的过程，遇到困难停不下来，语言坚持，那人的学习方法不一样，有的人喜欢看视频，有的人喜欢看书，B站，CSDN，智湖等等，有很多教学视频，可以参考学习，小编学习python，都是直接作战，自己做项目，在项目中遇到问题，去百度，或者谷歌，这些问题解决后，推荐自己的学习解决方案也录下来，发到网上，让自己也学习，为别人也铺路，相关的python，小编也写了很多文章，大家可以参考和学习

前段时间，我用了NLP领域最好的。我把它放到业务数据集上微调后，效果非常好。

此外，释义检测任务列表模型的精度也提高到0.95，泛化能力很强。改变子域数据时不需要继续微调，随机测试10个以上的情况只会出现一个错误。

但是在实际生产环境中存在一些问题。首先，模型存储成本巨大。一个bet分类器模型的长度超过400m，并且在我们的知识树中有很多节点。假设只有10个分类器，这部分成本也是巨大的。

而且，使用CPU来做信息会非常慢，但是如果你想更换GPU，机器的成本每年都会增加很多。

所以最前沿的车型是否真的能被使用，其中会有很多权衡

模型制作 手工制作小模型 bert模型应用实例

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