BERT 模型是什么
BERT 模型是什么？BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，由Google于2018年提出。它在自然语言处理领域取得了显著成绩，成为浩繁NLP任务的基础。
核心特点：
[*]双向编码：与传统单向语言模型不同，BERT同时思量单词前后文信息，提拔语义明白。
[*]Transformer架构：接纳自注意力机制，高效捕捉长距离依赖关系。
[*]预练习策略：通过大规模文本数据，学习通用语言表示；主要任务包括掩藏语言建模和下一句预测。
[*]多语言支持：提供多种语言模型变体，顺应不同语言需求。
工作流程：
[*]预练习阶段：在海量文本上练习，掌握语言模式。
[*]微调阶段：针对详细任务（如分类、问答），进行顺应性调整。
应用领域：
[*]文天职类
[*]定名实体识别
[*]问答系统
[*]情感分析
变体与改进：
[*]RoBERTa：优化预练习过程。
[*]DistilBERT：减小模型规模，便于部署。
上风与挑衅：
[*]上风：强大的上下文明白本领，顺应多种任务。
[*]挑衅：高计算资源需求，较大模型复杂度。
BERT的推出显著推动了NLP技术的发展，成为当代自然语言处理的重要里程碑。
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