本文从BERT的基本概念和架构开始，详细讲解了其预训练和微调机制，并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点，包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。
关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。
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一、引言
在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统，还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而，理解和生成自然语言一直是机器学习面临的巨大挑战。接下来，我们将深入探讨自然语言处理的一些传统方法，以及它们在处理语言模型时所面临的各种挑战。
传统NLP技术概览
规则和模式匹配
早期的NLP系统大多基于规则和模式匹配。这些方法具有高度的解释性，但缺乏灵活性。例如，正则表达式和上下文无关文法（CFG）被用于文本匹配和句子结构的解析。
基于统计的方法
随着计算能力的提升，基于统计的方法如隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵模型逐渐流行起来。这些模型利用大量的数据进行训练，以识别词性、句法结构等。
词嵌入和分布式表示
Word2Vec、GloVe等词嵌入方法标志着NLP从基于规则到基于学习的向量表示的转变。这些模型通过分布式表示捕捉单词之间的语义关系，但无法很好地处理词序和上下文信息。
循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）
RNN和LSTM模型为序列数据提供了更强大的建模能力。特别是LSTM，通过其内部门机制解决了梯度消失和梯度爆炸的问题，使模型能够捕获更长的依赖关系。
Transformer架构
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