预训练模型

BERT是”Bidirectional Encoder Representations from Transformers”的缩写，是一种预训练的自然语言处理模型。它通过学习大量文本数据中的双向上下文信息，能够理解词语在句子中的含义。

modelscopefunasr模型微调问题1. 概述modelscopefunasr是一种用于自动语音识别的模型，目前似乎无法对其进行微调，这可能是由于多种原因，包括技术限制、许可问题或缺乏适当的工具和资源。2. 技术限制2.1 模型结构modelscopefunasr可能具有复杂的模型结构，这使得微调变得困……

BERT简介BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言表示模型，它通过深度双向的Transformer编码器来学习文本的上下文关系，该模型由Google在2018年提出，迅速成为自然语言处理（NLP）领域的一个重大……

使用FunASR模型进行中英文混合语音识别单元1：FunASR模型简介FunASR是一个开源的端到端的自动语音识别（ASR）系统，它基于Transformer架构，支持多种语言，FunASR模型是针对特定语言进行预训练的，如果要让模型同时具备中文和英文能力，需要进行一些特殊的处理。单元2：FunASR模型的语言……