bert中文预训练模型下载

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年提出的一种预训练语言模型，可以用于各种自然语言处理任务。目前已经有很多中文预训练模型可供使用。

其中，比较著名的中文预训练模型包括：

1. BERT-Base-Chinese：是由谷歌官方提供的中文预训练模型，基于中文维基百科和新闻语料库进行训练，具有12个Transformer层和110M参数。

2. ERNIE：是百度发布的中文预训练模型，使用了海量中文数据进行训练，具有12个Transformer层和110M参数。

3. RoBERTa：是Facebook发布的全新预训练模型，使用了更多的数据和更长的训练时间进行训练，具有更好的性能。

要下载这些预训练模型，可以在官方网站上下载或者在GitHub上下载。以BERT-Base-Chinese为例，您可以在下面的链接中下载：

https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip

下载完成后，您需要将文件解压缩并将其添加到您的代码中以使用该模型。