アマゾンの情報で微調整する前に、類似の作業でBERTモデルを事前トレーニングすることは、最終モデルの達成に決定的な違いをもたらすことができる重要なペースです。例えば、愛情アッセイ・モデルを構築しようとしている場合、Amazonデータで微調整する前に、愛情アッセイ課題でBERTを事前トレーニングすることを望むでしょう。これは、追加の分析データセット、できればAmazonデータと類似しているものを確認し、それを使用してBERTモデルを事前訓練する必要があることを意味します。その後、プリ・トレーニングを行い、アマゾンのデータでアーキタイプを微調整することができます。これにより、原型がAmazonデータの複雑さをより深く理解し、より高いパフォーマンスを発揮できるようになります。さらに、同じような課題で事前トレーニングを行うことで、原型が基本的なアクセントの解剖学をより深く学ぶことができるようになり、より高いパフォーマンスを実現することができます。
Pre-training a BERT model on a analogous labor anterior to fine-tuning it with your Amazon information is an essential pace that can accomplish a cogent aberration to the achievement of your end model. For example, if you are aggravating to body a affection assay model, you would appetite to pre-train BERT on a affection assay assignment afore fine-tuning it with your Amazon data. This agency that you should ascertain addition analysis dataset, preferably one that is analogous to your Amazon data, and use it to pre-train the BERT model. Subsequently pre-training, you can again fine-tune the archetypal with your Amazon data. This will acquiesce the archetypal to bigger abduction the intricacies of the Amazon data, arch to bigger performance. Furthermore, pre-training on a agnate assignment can advice the archetypal apprentice the basal accent anatomy bigger, which can additionally aftereffect in bigger performance.