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转载 Transformer与Bert的区别与联系

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，由Vaswani等人在2017年提出，摒弃了传统的循环和卷积结构，依赖自注意力机制和并行化处理，显著提升了训练效率和效果。它主要用于序列到序列任务，如机器翻译、文本生成等。BERT则是Google在2018年提出的预训练语言模型，仅使用Transformer的编码器部分，通过掩码语言模型和下一句预测任务进行双向训练，生成上下文相关的词向量表示。BERT通过预训练和微调，广泛应用于问答、文本分类、命名实体识别等NLP任务。