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BERT 的基本概念

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的一种预训练语言模型。它通过双向 Transformer 结构捕捉上下文信息，显著提升了自然语言处理任务的性能。BERT 的核心创新在于其预训练任务（Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction）以及在大规模语料上的预训练方式。

BERT 的架构基于 Transformer 的编码器部分，包含多层自注意力机制和前馈神经网络。通过预训练和微调的方式，BERT 能够适应多种下游任务，如文本分类、命名实体识别和问答系统。

BERT 的核心特点

BERT 的双向性是其最重要的特点之一。传统的语言模型（如 GPT）是单向的，只能从左到右或从右到左建模上下文。而 BERT 通过掩码语言模型（MLM）任务，能够同时利用左右两侧的上下文信息。

BERT 的另一个特点是其预训练任务的多样性。MLM 任务通过随机掩码输入中的部分词汇，让模型预测被掩码的词汇。NSP 任务则让模型判断两个句子是否是连续的，从而学习句子间的关系。

BERT 的预训练数据规模庞大，通常使用 Wikipedia 和 BookCorpus 等语料库。预训练后的模型可以通过微调（Fine-tuning）快速适应特定任务。

BERT 的代码示例

以下是使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载和运行 BERT 模型的代码示例：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "BERT is a powerful language model."

# 分词并转换为模型输入格式
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 前向传播
with
### BERT 的基本概念

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 在 2018 年提出的一种预训练语言模型。它通过双向 Transformer 结构捕捉上下文信息，显著提升了自然语言处理任务的性能。BERT 的核心创新在于其预训练任务（Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction）以及在大规模语料上的预训练方式。

BERT 的架构基于 Transformer 的编码器部分，包含多层自注意力机制和前馈神经网络。通过预训练和微调的方式，BERT 能够适应多种下游任务，如文本分类、命名实体识别和问答系统。

### BERT 的核心特点

BERT 的双向性是其最重要的特点之一。传统的语言模型（如 GPT）是单向的，只能从左到右或从右到左建模上下文。而 BERT 通过掩码语言模型（MLM）任务，能够同时利用左右两侧的上下文信息。

BERT 的另一个特点是其预训练任务的多样性。MLM 任务通过随机掩码输入中的部分词汇，让模型预测被掩码的词汇。NSP 任务则让模型判断两个句子是否是连续的，从而学习句子间的关系。

BERT 的预训练数据规模庞大，通常使用 Wikipedia 和 BookCorpus 等语料库。预训练后的模型可以通过微调（Fine-tuning）快速适应特定任务。

### BERT 的代码示例

以下是使用 Hugging Face 的 Transformers 库加载和运行 BERT 模型的代码示例：

```python
from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# 加载预训练的 BERT 模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 输入文本
text = "BERT is a powerful language model."

# 分词并转换为模型输入格式
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 前向传播
with