写一个处理文本匹配度的bert预训练模型，并调整完参数

抱歉，作为AI语言模型，我无法实际地训练模型或调整参数。不过，我可以提供一些基本的步骤和思路，供您参考。

为了创建一个文本匹配度处理模型，您可以使用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型。BERT是由Google开发的一种用于自然语言处理的深度学习模型，可以在不同的自然语言处理任务中实现最先进的结果。

以下是一些可能有助于创建处理文本匹配度的BERT预训练模型的步骤：

1. 收集和准备数据：您需要收集和准备用于训练和测试BERT模型的数据。这些数据可以是句子对，其中每个句子都代表一个不同的文本，以及它们之间的匹配程度。

2. 加载BERT预训练模型：您可以使用已经预训练好的BERT模型，也可以在自己的数据上训练一个新的模型。在这种情况下，您需要下载BERT的预训练模型并将其加载到您的机器中。

3. 预处理数据：在将数据传递到BERT模型之前，您需要对其进行预处理。这可能包括将数据转换为模型可以处理的格式，例如输入的张量。

4. 训练模型：使用预处理的数据集对BERT模型进行训练。在训练期间，您需要定义损失函数和优化器，并根据实际情况调整模型的参数。

5. 测试模型：在完成训练后，您需要测试您的模型以评估其预测准确性。这可以通过将新的文本对传递到已经训练好的模型中，并比较模型的预测结果与实际匹配度之间的差异来实现。

6. 调整参数：如果您的模型表现不佳，您可能需要调整模型的参数。这可能包括增加数据集的大小，调整损失函数或优化器，或更改模型结构。

总之，创建一个处理文本匹配度的BERT预训练模型需要仔细的计划和大量的实践。但是，如果您能够正确地执行这些步骤并进行适当的参数调整，您可能会获得一个高度准确的模型，可以在不同的自然语言处理任务中使用。