BERT的诞生与重要性 BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）大模型标志着自然语言处理（NLP）领域的一个重要转折点。作为首个利用掩蔽语言模型（MLM）在英语语言上进行预训练的模型，BERT的推出改变了整个领域的研究和应用方向。 模型架构与创新 BERT的创新之处在于其双向表示的能力，它不仅能够区分大小写，更能深入理解英语语言的复杂结构。这一模型利用变换器（Transformer）架构，通过自监督的方式在大量英文文本上进行预训练，无需任何人工标注。 训练目标与方法 BERT的训练包括两个主要目标：掩蔽语言模型（MLM...