预训练模型BERT功能是什么

预训练模型BERT的功能是通过对大规模文本数据进行预训练，学习到丰富的语言表示，从而能够在各种下游任务中进行微调，提供更好的语义理解和表达能力。\[1\] BERT的预训练过程包括两个阶段，首先是通过双向语言模型进行语言模型预训练，然后使用Fine-Tuning模式解决下游任务。\[3\] BERT模型的训练过程中主要是微调分类器，而不需要对BERT模型本身进行大幅度的改动。\[1\] BERT模型的缺点包括随机遮挡策略较粗犷，对硬件资源消耗较大，以及收敛速度较慢等。\[2\] 总的来说，BERT模型的功能是通过预训练和微调，提供更好的语言理解和表达能力，适用于各种自然语言处理任务。
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- *1* [NLP专栏｜图解 BERT 预训练模型！](https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/109476057)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [BERT预训练模型的演进过程！(附代码)](https://blog.csdn.net/weixin_41510260/article/details/101641415)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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