Hybrid-BERT: Klassisch + Quanten für bessere Textklassifikation
In einer neuen Studie aus dem arXiv-Repository wird ein hybrides Modell vorgestellt, das die Stärken klassischer Deep‑Learning‑Architekturen mit den Potenzialen quantenmechanischer Algorithmen kombiniert. Das Ziel ist die Optimierung von BERT‑Modellen für die Textklassifikation, ein Bereich, der bislang stark von rechenintensiven Feinabstimmungen und umfangreichen Hyperparameter‑Suchen geprägt ist.
