bert——预训练模型下载

沼泽深处的王

于 2021-03-08 21:03:29 发布

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分类专栏： Bert 文章标签： tensorflow 机器学习深度学习 python

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zeshen123/article/details/114549448

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此博客列举了不同版本的谷歌BERT模型的详细配置，包括Uncased和Cased版本，以及多语言和中文版。BERT-Large模型拥有24层，1024个隐藏单元，16个头，参数量达340M；而BERT-Base模型则有12层，768个隐藏单元。此外，还提到了Multilingual版本支持104种语言，以及专门的中文版BERT。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

google的bert预训练模型：（前两个2019-05-30更新的，后面2018-10-18更新的）

BERT-Large, Uncased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters
BERT-Large, Cased (Whole Word Masking): 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters
BERT-Base, Uncased: 12-layer, 768-hidden, 12-heads, 110M parameters
BERT-Large, Uncased: 24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters
BERT-Base

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