目录1.BERT的理论2.代码实现  2.1构建输入数据格式 2.2定义BERT编码器的类 2.3BERT的两个任务2.3.1任务一：MaskedLanguageModelingMLM掩蔽语言模型任务 2.3.2 任务二：nextsentenceprediction3.整合代码  4.知识点个人理解 1.BERT的理论BERT全称叫做

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可

关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可

上一文介绍了《什么是掩码模型MLM》，本文继续讲讲它的应用场景。MLM（MaskedLanguageModel，掩码语言模型）在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用场景。以下是MLM的一些主要应用场景：1.预训练语言模型MLM是许多预训练语言模型（如BERT、RoBERTa、ALBERT等）的核心技术之一。通过在大

BERT主要的创新之处是什么BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。它的创新之处主要包括以下几个方面：双向性（Bidirectional）：BERT是第一个采用双向Transformer架构进行预训练的模型。传统的

GLM（GeneralizedLinearModel）、MLM（MixedLinearModel）和CMLM（CompressedMixedLinearModel）都是统计模型，常用于基因组关联分析（Genome-WideAssociationStudy，GWAS）中。GLM（GeneralizedLinearModel）：广义线性模型是一种常见的线性回归模型扩展，用于分析因变量与一个或多个自变量之

论文解读：PET/iPET标题：ExploitingClozeQuestionsforFewShotTextClassificationandNaturalLanguageInference标题当中的cloze一词，根据Merriam-Webster上的

点击查看代码importosimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l#@saved2l.DATA_HUB['wikitext-2']=('https://s3.amazonaws.com/research.m

点击查看代码importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size,max_len=512,64train_iter,vocab=d2l.load_data_wiki(batch_size,