BERT模型（1）

BERT（全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers）是由Google开发的一种预训练语言模型，它在自然语言处理任务中取得了很大的成功。BERT通过将文本输入模型中，使用Transformer编码器从左到右和从右到左进行训练，从而实现了双向的上下文理解能力。这使得BERT能够更好地理解上下文中的词语和句子之间的关系，从而在各种自然语言处理任务中取得了领先水平的性能，如文本分类、命名实体识别、语义角色标注等。
可以说BERT的出现是NLP领域里具有里程碑意义的大事件。

NLP任务的BERT模式

在BERT框架下，解决NLP问题会划分为序列进行的两个阶段：第一阶段是预训练阶段，然后是Fine-tuning阶段。

预训练通过学习大量的语料获得语言学知识，微调则真正让我们的模型解决实际生活中问题。