bert模型的输入和输出到底是什么

BERT模型的输入是一组经过特殊处理的文本序列，包括tokenized的句子、segment embeddings和position embeddings。其中，tokenized的句子是将原始文本分割成一系列token的过程，segment embeddings用于区分不同句子的token，position embeddings用于指示每个token在原始文本中的位置。

BERT模型的输出包括两个部分：一是每个token对应的隐藏状态，即在模型中的最后一层（通常是第12层）中的每个token的768维向量表示；二是CLS token对应的隐藏状态，即在模型中的第一层中的CLS token的768维向量表示。通常，后者被用于句子分类等任务中，前者则被用于各种NLP任务中。