标签：NLP bert 模型 IsEmbedding ModelFamilies BERT ollama
func (m *Model) IsEmbedding() bool {
return slices.Contains(m.Config.ModelFamilies, "bert") || slices.Contains(m.Config.ModelFamilies, "nomic-bert")
}
该函数用于判断模型是否是BERT嵌入模型。它通过检查模型配置中的ModelFamilies字段是否包含"bert"或"nomic-bert"来确定。如果包含，则返回true，否则返回false。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的深度学习模型，由 Google在2018年推出。它的核心贡献在于引入了双向Transformer编码器，这使得模型能够考虑一个词的左右两侧上下文信息来理解和生成文本，而不仅仅是单向的上下文。
在传统的语言模型中，如 LSTM 或 ELMo，要么从左到右处理序列，要么从右到左，但 BERT 同时考虑了两个方向的信息，这极大地提高了它在各种自然语言处理（NLP）任务上的性能。BERT 的训练通常包括两个阶段：
预训练阶段：在大规模未标注文本上进行预训练，通过两种任务学习语言的一般性特征：
Masked Language Modeling (MLM)：随机遮蔽一些输入词汇，让模型预测它们的原始值。
Next Sentence Prediction (NSP)：预测给定的两个句子是否在原文档中紧邻。
微调阶段：在特定的下游任务（如问答、文本分类、情感分析等）上添加任务特定的输出层，并用少量标记数据进行微调。
BERT 的成功在于它能捕捉到丰富的语言上下文信息，并且可以轻松地适应各种 NLP 任务，只需少量任务特定的调整。这使得 BERT 成为了 NLP 领域的基础模型，并催生了许多变体，如 RoBERTa、ALBERT 等。
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https://www.cnblogs.com/farwish/p/18290654
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