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- BERT (language model) - Wikipedia
BERT is an "encoder-only" transformer architecture At a high level, BERT consists of 4 modules: Tokenizer: This module converts a piece of English text into a sequence of integers ("tokens") Embedding: This module converts the sequence of tokens into an array of real-valued vectors representing the tokens
- 读懂BERT，看这一篇就够了 - 知乎
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】详解BERT - 彼得虫 - 博客园
BERT，全称Bidirectional Encoder Representation of Transformer，首次提出于《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》一文中。
- 深度解析BERT：从理论到Pytorch实战-腾讯云开发者社区-腾讯云
BERT模型的成功很大程度上归功于其两阶段的训练策略：预训练（Pre-training）和微调（Fine-tuning）。 下面我们会详细地探讨这两个过程的特点、技术点和需要注意的事项。
- BERT - 维基百科，自由的百科全书 - zh. wikipedia. org
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语句的语义。
- 什么是 BERT？ | 数据科学 | NVIDIA 术语表
BERT 是由 Google 开发的自然语言处理模型，可学习文本的双向表示，显著提升在情境中理解许多不同任务中的无标记文本的能力。
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