bert系列模型区别(bert-base-cased/bert-base-uncased/bert-base-chinese)

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BERT模型介绍

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的语言模型,由Google开发并于2018年发布。BERT的目标是通过将大量无标注的文本数据进行预训练,来学习通用的语言表示。预训练阶段使用了Transformer模型来处理输入的文本数据,并通过两个任务来进行学习:Masked Language Model(MLM)Next Sentence Prediction(NSP)

MLM任务中,BERT会随机遮盖输入文本中的一些单词,并通过上下文中的其他单词来预测这些被遮盖的单词。这个任务可以帮助BERT学习到对上下文信息敏感的单词表示。

NSP任务中,BERT会接收两个句子作为输入,并预测这两个句子是否是连续的。这个任务可以帮助BERT学习到对句子级别的上下文信息进行建模。

通过这两个任务的预训练,BERT能够学习到具有丰富语义信息的语言表示,

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