【新智元导读】前谷歌科学家Yi Tay重磅推出「LLM时代的模型架构」系列博客，首篇博文的话题关于：基于encoder-only架构的BERT是如何被基于encoder-decoder架构的T5所取代的，分析了BERT灭绝的始末以及不同架构模型的优缺点，以史为鉴，对于未来的创新具有重要意义。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在各种自然语言处理任务中提供了最前沿的结果在深度学习社区引起了轰动。德夫林等人。2018 年在 Google 使用英文维基百科和 BookCorpus 开发了 BERT，从那时起，类似的架构被修改并用于各种 NLP 应用程序。XL.net 是 ...

现代搜索系统的核心挑战不仅在于从海量文档集合中检索相关信息，更在于对检索结果进行精准排序，确保用户能够快速、可靠且经济高效地获得所需信息。在面对不同重排序技术方案时，工程师们需要在延迟性能、硬件资源消耗、系统集成复杂度以及用户体验 ...

AI research institutes Answer.AI and LightOn have developed ModernBERT, an improved version of Google's natural language processing model BERT, released in 2018. It is said to show superior ...

We cross-validated four pretrained Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT)–based models—BERT, BioBERT, ClinicalBERT, and MedBERT—by fine-tuning them on 90% of 3,261 sentences ...

A consortium of research institutions and industry partners such as the AI platform Hugging Face has presented the multilingual encoder model EuroBERT, which aims to improve performance in European ...