BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的基本原理可以从以下几个方面来理解:
1. 双向上下文建模
BERT的一个核心创新是它通过双向(bidirectional)建模上下文来理解词语的意义。传统的语言模型(如GPT)是单向的,即它们只考虑文本的左到右(或右
BERT的一个核心创新是它通过双向(bidirectional)建模上下文来理解词语的意义。传统的语言模型(如GPT)是单向的,即它们只考虑文本的左到右(或右
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