bert是如何工作的？为什么说bert是在transformer的基础上改进的？具体改进了什么？

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理技术，基于双向编码器，可以用于语言模型和机器翻译等应用。它构建在Transformer框架之上，但在Transformer的基础上进行了改进，主要是在增加双向语言表示的基础上，为NLP任务提供更好的上下文理解能力，从而提高精度。此外，BERT还增加了蒸馏机制，以改善模型的泛化性能。

相关问题

Transformer和Bert的区别?

Transformer和BERT都是自然语言处理领域中非常重要的模型，它们都基于Transformer架构，但在一些细节上有所不同。

Transformer是一种用于序列到序列任务的模型架构，最初被提出用于机器翻译任务。它使用了自注意力机制（self-attention）来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系，避免了传统的循环神经网络中的顺序计算。Transformer由编码器和解码器组成，编码器将输入序列映射为一系列隐藏表示，解码器则根据编码器的输出生成目标序列。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型。与传统的语言模型只使用左侧或右侧的上下文信息不同，BERT通过使用双向上下文信息进行预训练，从而更好地理解词语的含义。BERT的预训练过程包括两个任务：掩码语言建模（Masked Language Modeling，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。在预训练完成后，BERT可以通过微调来适应各种下游任务，如文本分类、命名实体识别等。

因此，Transformer是一种通用的模型架构，适用于各种序列到序列的任务，而BERT是基于Transformer的预训练语言模型，可以通过微调适应各种下游任务。

rasa框架中bert是什么？起什么作用

在Rasa框架中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）被用作一种预训练模型，它能够生成高质量的文本表示。BERT是由Google开发的一种基于Transformer架构的深度学习模型，它可以在大规模的未标记数据上进行训练，从而生成一种通用的语言理解模型。在Rasa中，BERT主要用于NLU（自然语言理解）部分，它可以将用户输入的文本转换为机器可读的语言表示，从而帮助机器更好地理解用户的意图和实体，并进行相应的操作。因此，BERT在Rasa框架中起着重要的作用，能够帮助机器更好地理解自然语言输入，并提高对话系统的表现。