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BERT是一个在大量英文数据上以自监督的方式预训练的变换器模型。这意味着它只是在原始文本上进行预训练，没有人以任何方式对它们进行标注（这就是为什么它可以使用大量公开可用的数据），而是用一个自动的过程来从这些文本中生成输入和标签。更准确地说，它是用两个目标进行预训练的：
- 掩码语言建模 (Masked Language Modeling，MLM) ：给定一个句子，模型随机地掩盖输入中的15%的词，然后将整个掩盖的句子通过模型，并且必须预测掩盖的词。这与传统的循环神经网络（RNN）不同，它们通常是一个接一个地看词，或者与像GPT这样的自回归模型不同，它们内部地掩盖未来的词。这使得模型能够学习句子的双向表示。
- 下一句预测 (Next Sentence Prediction，NSP)：模型在预训练期间将两个掩盖的句子作为输入拼接起来。有时它们对应于原始文本中相邻的句子，有时不是。然后模型必须预测这两个句子是否是相互跟随的。
uncased 表示不区分大小写
Hugging Face：bert-base-uncased
配置 ssh 之后，使用 git 下载工程，模型使用占位符：
git clone git@hf.co:bert-base-uncased
从 Hugging Face 网站，下载 5 个大文件：
flax_model.msgpack # 417M
model.safetensors # 420M
pytorch_model.bin # 420M
rust_model.ot # 509M
tf_model.h5 # 511M
使用 bypy 下载文件，参考：CSDN - 使用网盘快速下载 Hugging Face 大模型
bypy info
bypy downdir /bert-base-uncased/ ./bert-base-uncased/
完成更新 5 个文件。
测试脚本：
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
text = "Replace me by any text you'd like."
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)
print(f"output.last_hidden_state: {output.last_hidden_state.shape}")
输出：
output.last_hidden_state: torch.Size([1, 12, 768])
