bert-wwm是基于bert-based还是bert-large提出的

BERT-wwm是基于BERT-base的改进版本，是在BERT-base的基础上进行的改进和优化。它通过调整BERT-base的训练方式、超参数和数据集等来提升BERT模型在中文任务上的性能。与原版BERT-base相比，BERT-wwm拥有更多的参数和更大的训练语料库，能够更好地捕捉中文语言的细节，因此在中文任务上表现更出色。

相关问题

bert-wwm和roberta-wwm模型区别

BERT-wwm 和 RoBERTa-wwm 都是在预训练阶段对原始 BERT 和 RoBERTa 模型进行了微调，以提高模型在中文任务上的性能。它们的主要区别在于：

1. 训练数据：BERT-wwm 使用的是最初的 BERT 模型的训练数据，而 RoBERTa-wwm 使用的是更大、更丰富的语料库进行的预训练。

2. 训练方式：在预训练阶段，RoBERTa-wwm 在训练过程中引入了更多的数据增强技术，如动态掩码、随机删除等，以增加模型的鲁棒性和泛化能力。

3. 分词方式：RoBERTa-wwm 使用更加细粒度的分词方式，同时对于一些常见的词汇进行了特殊处理，以提高模型在中文任务上的性能。

总体来说，RoBERTa-wwm 相对于 BERT-wwm 在中文任务上的性能更好一些。

bert 和bert-wwm有什么区别

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它基于Transformer架构，通过无监督学习从大规模文本数据中学习语言的表示。BERT模型在各种自然语言处理任务上取得了很好的效果。

BERT-wwm（BERT-Whole Word Masking）是对BERT模型的改进版本之一。与原始的BERT模型相比，BERT-wwm在预训练阶段采用了更加细粒度的掩码策略。具体来说，BERT-wwm将整个词作为一个单元进行掩码，而不是将词分成子词进行掩码。这样做的目的是为了更好地处理中文等语言中存在的词级别的语义信息。

区别总结如下：
1. 掩码策略不同：BERT采用子词级别的掩码策略，而BERT-wwm采用词级别的掩码策略。
2. 预训练数据不同：BERT和BERT-wwm都是在大规模文本数据上进行预训练，但预训练数据可能有所不同。
3. 效果差异：由于掩码策略的不同，BERT-wwm在处理中文等语言时可能会更好地捕捉到词级别的语义信息。