bert模型应用实例 人工智能在工业界用到的模型都是最前沿的吗？

人工智能在工业界用到的模型都是最前沿的吗？

前段时间，我用NLP领域最好的方法对业务数据集做了微调，效果特别好。

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。

那么最前沿的模型是否真的能被使用，会有很大的折衷

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

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