2. BERT模型在训练过程中，使用了哪些预训练任务？ 10分 A.SOP B.NSP C.N-Gram Masking D.MLM

BERT模型在训练过程中使用了以下预训练任务：
D. MLM (Masked Language Modeling)和
B. NSP (Next Sentence Prediction)。

其中，MLM是通过将输入序列中的一些token随机地替换为[MASK]，然后让模型预测这些被替换的token。而NSP则是让模型判断两个句子是否是相邻的。这些任务可以帮助BERT学会更好地理解语言的上下文和语义。C和A所提到的N-Gram Masking和SOP不是BERT模型使用的预训练任务。

相关问题

4. 小明最近在做中文情感分析的任务，经过深度的调研，小明觉得PaddleNLP集成了大量的预训练模型，同时具有很多代码样板可以参考，所以小明决定基于PaddleNLP集成的BERT模型进行中文语句级情感分类任务。请问小明可以怎样调用BERT模型实现这个任务呢？ 10分 A.BertForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-base-chinese”) B.BertForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-base-uncased”) C.BertModel.from_pretrained(“bert-large-uncased”) D.AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(“bert-wwm-chinese”)

答案是A. BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")。

PaddleNLP中的BertForSequenceClassification类可以直接用于文本分类任务，其中from_pretrained方法可以加载预训练的BERT模型参数。"bert-base-chinese"是PaddleNLP中预训练的中文BERT模型。因此，小明可以调用BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese")来加载预训练模型并进行中文语句级情感分类任务。