BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是Google AI Language团队于2018年推出的用于自然语言处理的模型，革新了NLP领域。它通过掩蔽语言模型和下一句预测进行训练，能在多个NLP任务上实现最先进的性能。BERT的开源性质促进了其广泛应用，并在Google搜索中改善了结果展示。然而，大规模训练也带来了环境影响。本博客将介绍BERT的用途、工作原理、模型架构、性能表现以及如何开始使用BERT。
0 什么是伯特？
BERT是来自【Bidirectional Encoder Representations from Transformers】变压器的双向编码器表示的缩写，是用于自然语言处理的机器学习（ML）模型。它由Google AI Language的研究人员于2018年开发，可作为瑞士军刀解决方案，用于11 +最常见的语言任务，例如情感分析和命名实体识别。
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