SimoneBERT模型
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BERT（Bidirectional Encoder Representations fromTransformers）是由Google于2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。其核心创新在于通过“掩码语言模型”和“下一句预测”任务，利用无标签文本进行深度双向训练，使模型能同时理解词语左右两侧的上下文信息。BERT采用预训练与微调两阶段范式，预训练后的基础模型（如BERT-Base、BERT-Large）可通过微调轻松适配多种下游自然语言处理任务，如问答、文本分类和情感分析，并在发布时刷新了多项NLP基准测试记录，对后续研究产生了深远影响。
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