BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）在几年前在自然语言处理领域掀起了巨大的浪潮。 如果你对深度学习和 NLP 感兴趣，或者想尝试自己从零开始训练一个 BERT 模型，那么这篇文章就是为你准备的。

2018年10月11日 · We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. 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 (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80.4% (绝对改进7.6%)， MultiNLI 准确度达到86.7% (绝对改进5.6%)，成为NLP发展史上的里程碑式的模型成就。 BERT的网络架构使用的是 《Attention is all you need》 中提出的多 …

We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. 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.

2024年12月10日 · BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) stands as an open-source machine learning framework designed for the natural language processing (NLP). Originating in 2018, this framework was crafted by researchers from Google AI Language. The article aims to explore the architecture, working and applications of BERT. What is BERT?

We introduce a new language representation model called BERT, which stands for Bidirectional Encoder Representations from Transformers. 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.

2024年4月17日 · 本文主要讲解 BERT 模型的计算过程，并结合代码让读者有一个清晰的认识。 本文使用的 BERT 模型是来自哈工大的中文 ROBERTA 预训练模型，ROBERTA 是 BERT 的改进版本，模型下载地址：chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12。尽管 ROBERTA 与 BERT 有一些差异（比如 ROBERTA 取消了 ...

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 …

2024年11月27日 · 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。这就是它被称为双向编码表示的原因。

基于变换器的双向编码器表示技术（英语： Bidirectional Encoder Representations from Transformers ，BERT）是用于自然语言处理（NLP）的预训练技术，由Google提出。 [1] [2] 2018年，雅各布·德夫林和同事创建并发布了BERT。Google正在利用BERT来更好地理解用户搜索 …