bert 预训练模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，由Google在2018年提出。它主要由Transformer编码器组成，可以通过大规模的无标签文本数据进行预训练，然后在各种下游任务上进行微调。

BERT的预训练过程包括两个任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。在MLM任务中，BERT会随机遮盖输入句子中的一些词，并通过上下文来预测被遮盖的词。在NSP任务中，BERT会判断两个句子是否是连续的。

预训练完成后，BERT可以通过微调来适应特定的下游任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。通过微调，BERT可以获得更好的性能和泛化能力。

目前，BERT的预训练模型有多个版本，如BERT-Base、BERT-Large等，可以通过下载预训练好的权重文件来使用。此外，还有一些基于BERT的改进模型，如RoBERTa、ALBERT等，它们在BERT的基础上做了一些改进和优化。