Reseñas y detalles del producto de BERT

Estamos utilizando BERT para campañas de marketing personalizadas para abordar las preocupaciones o preguntas de los clientes sobre bienes y servicios, lo que mejora el servicio al cliente. Con el fin de enviar correos electrónicos a los clientes con contenido que sea pertinente a sus intereses o para dirigir anuncios de productos a clientes que probablemente estén interesados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No creo que haya inconvenientes, pero ciertamente al principio encontré problemas como el hecho de que BERT es un modelo de caja negra, lo que hace que sea difícil entender siempre cómo genera sus predicciones. El costo de computación era alto tanto para el despliegue como para el entrenamiento, como resultado, podría ser difícil entender por qué BERT hace ciertas predicciones. Pueden existir sesgos ya que se utiliza un gran conjunto de datos para entrenar a BERT. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Muy fácil de implementar y se puede integrar con cualquier tipo de tarea posterior. La implementación de Huggingface contiene mucho soporte y está muy bien documentada. También se puede introducir una serie de características en la red con un diseño arquitectónico inteligente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

A veces se vuelve muy difícil comprender la salida de BERT y pierde la interpretabilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usamos BERT para nuestro uso interno, es un código abierto de Google que viene con grandes características y permite a un desarrollador construir y adaptar el modelo a sus necesidades específicas. Diseñado para entender el contexto de una palabra en una oración mediante el modelado bidireccional. Mejoró nuestra tarea de PLN como cuestionamiento, análisis de sentimientos. Su modelo preentrenado es adaptable y útil para una variedad de aplicaciones porque se puede ajustar finamente en tareas particulares con solo cantidades modestas de datos específicos de la tarea. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Su complejidad puede requerir un poder computacional significativo, limitando la accesibilidad para algunos proyectos más pequeños. Además, aunque sobresale en la comprensión de relaciones laborales, a veces tiene dificultades con documentos más largos donde se necesita un contexto más amplio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BERT me parece un modelo de PLN muy potente y adaptable. Aprecio cómo puede aprender una representación más compleja del significado al tener en cuenta tanto el contexto izquierdo como el derecho de una palabra. Su flexibilidad y capacidad para personalizarse para tareas particulares me resultan atractivas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Requiere una gran cantidad de poder computacional para entrenar y usar, lo cual fue inicialmente un desafío para nosotros utilizarlo. Está entrenado en una hoja de datos de texto considerable que podría estar sesgada. La precisión de las predicciones puede ser sensible a los sesgos en los datos de entrenamiento para tareas como la inferencia de lenguaje natural y la respuesta a preguntas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BERT es un modelo de transformación, tiene una arquitectura de codificación. He trabajado con diferentes arquitecturas de modelos de transformadores, pero la arquitectura de BERT funcionó bien en comparación con otras arquitecturas. Es fácil de entrenar con datos personalizados y es fácil de entender. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El modelo BERT es computacionalmente costoso y el tamaño del modelo es muy grande. Tomó mucho tiempo para la inferencia y el entrenamiento en una máquina con CPU. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es de código abierto. Funciona con idiomas como hindi, español, árabe, portugués, alemán, etc. Utilizado en el motor de búsqueda de Google para obtener el mejor resultado. Lee oraciones desde ambos extremos. Identifica muy bien la relación entre las palabras. Basado en el lenguaje Python, que es muy fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

más requisito de memoria. no se actualiza / mejora con mucha frecuencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es un LLM de código abierto. Ya entrenado en un gran corpus de palabras. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Se necesita tiempo para entrenar el modelo. Está entrenado con datos generales, por lo que si lo estás utilizando para algún propósito específico, es posible que tengas que usar otro LLM. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BERT es bueno para entender el significado de las oraciones, ya sean complejas, fáciles o ambiguas. Tiene una variedad de casos de uso como preguntas y respuestas, comprensión del sentimiento de la frase (positivo, negativo o neutral). Es de código abierto, por lo que podemos usarlo para nuestra propia aplicación y mejorar nuestras ofertas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BERT a veces ha estado equivocado en la interpretación de lenguas regionales o la mezcla de varios idiomas en una frase. Sus predicciones han sido falsas muchas veces, lo que se puede mejorar para el envío de mensajes en general. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta herramienta entiende mi intención de búsqueda en casi cualquier idioma que use porque está bien entrenada en más de 100 idiomas. Además, me ayuda con mis consultas más largas y conversacionales al comprender mejor el contexto de las palabras o frases. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que esta herramienta falla al utilizar su conocimiento o sentido común, ya que solo trabaja con patrones de datos de texto. Es difícil desplegar grandes modelos BERT. Esta herramienta memoriza datos sensibles de los datos de entrenamiento, por lo que plantea preocupaciones de privacidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

BERT (Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformador) logró un rendimiento de vanguardia en una serie de tareas de comprensión del lenguaje natural, como la clasificación de texto, la resumición y la traducción automática, etc. Fue preentrenado simultáneamente en dos tareas, lo cual es asombroso. Como es de código abierto, me ayudó mucho a hacer mis proyectos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Requiere recursos computacionales altos y ajuste fino en datos etiquetados. El soporte al cliente necesita ser mejorado para aumentar el uso de BERT. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.