BERT Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种创新的语言表示模型，它通过从无标签文本中预训练深度双向表示，利用Transformers架构在每一层都同时考虑了词汇的左右上下文。这种方法使得BERT模型在经过简单的微调后，就能在多种NLP任务上达到最先进的水平，包括但不限于问答和语言推断任务。BERT的设计理念简单而有