BERT 101 - 解释最先进的NLP模型

这篇文章很可能提供了BERT的入门概述，BERT是自然语言处理（NLP）中的一个基础模型。它将解释BERT的架构，重点介绍其基于Transformer的设计和自注意力机制的使用。文章可能会讨论BERT如何在庞大的文本数据集上进行预训练，然后针对各种下游任务进行微调，例如文本分类、问答和命名实体识别。解释可能对普通读者来说是可理解的，避免使用过于技术性的术语，同时强调BERT对该领域的影响。

• •BERT是一个基于Transformer架构的强大NLP模型。
• •它在大型数据集上进行预训练，并针对特定任务进行微调。
• •BERT在各种NLP基准测试中显著提高了性能。