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BERT (Bidirectional Encoder Representation from Transformers)是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型，该模型在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1 1 中表现出惊人的成绩: 全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现，包括将GLUE基准推高至80
- BERT 系列模型 | 菜鸟教程
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是2018年由Google提出的革命性自然语言处理模型，它彻底改变了NLP领域的研究和应用范式。
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问：谷歌是基于 BERT 的吗？ BERT 和 RankBrain 是 Google 搜索算法的组成部分，用于处理查询和网页内容，以便更好地理解并改善搜索结果。
- BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language . . .
Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional representations from unlabeled text by jointly conditioning on both left and right context in all layers
- BERT - 維基百科，自由的百科全書 - zh. wikipedia. org
基於變換器的雙向編碼器表示技術 （英語： Bidirectional Encoder Representations from Transformers， BERT）是用於 自然語言處理 （NLP）的預訓練技術，由 Google 提出。 [1][2] 2018年，雅各布·德夫林和同事創建並發布了BERT。 Google正在利用BERT來更好地理解用戶搜索語句的語義。
- BERT - Hugging Face
Instantiating a configuration with the defaults will yield a similar configuration to that of the BERT google-bert bert-base-uncased architecture Configuration objects inherit from PretrainedConfig and can be used to control the model outputs
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BERT 是一个开源机器学习框架，用于更好地理解自然语言。 BERT 是 Bidirectional Encoder Representation from Transformer 的缩写，顾名思义，BERT基于 Transformer 架构，在训练阶段使用编码器表示法从标记的左右两侧学习上下文信息。
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BERT 但你知道吗？这些模型本质都是“ Transformer编码器 +不同优化技巧”——核心没变，只是在“参数量、训练数据、结构设计”上做了升级。本文拒绝学术黑话，用“看书记笔记”讲透6大模型的差异，用中文文本分类任务实战对比，小白在服务器上无需翻墙、无需数据集，10分钟跑通完整项目
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