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=== 预训练与微调 === BERT模型通过预训练阶段学习通用的语言表示,然后在具体的下游任务上进行微调。在预训练阶段,BERT使用了两种策略: 1、Masked Language Model(MLM):随机遮蔽输入序列中的一些单词,并让模型预测这些遮蔽单词。这促使BERT学习双向上下文信息。 2、Next Sentence Prediction(NSP):给定两个句子A和B,模型需要预测B是否是A的下一句。这鼓励模型理解句子间的关系。 在微调阶段,BERT利用在预训练阶段学到的参数作为初始化,并在特定的任务数据集上继续训练,以适应特定任务的细微差别。
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