BERT
基础大模型Bidirectional Encoder Representations from Transformers
模型参数（Parameters）
3.4
最高上下文长度（Context Length）
2K
是否支持中文
不支持
推理能力（Reasoning）
模型基本信息
是否支持推理过程
不支持
最高上下文输入长度
2K tokens
最长输出结果
暂无数据
模型类型
基础大模型
发布时间
2018-10-11
模型预文件大小
1.3GB
开源和体验地址
官方介绍与博客
官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
API接口信息
接口速度（满分5分）
暂无数据
接口价格
暂无公开的 API 定价信息。
BERT模型在各大评测榜单的评分
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发布机构
Google Research
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Bidirectional Encoder Representations from Transformers模型解读
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种基于深度学习的预训练模型，由Google在2018年发布。它是一种自然语言处理模型，用于将自然语言转换成机器可读的形式，例如对话系统、语音识别、文本分类、语言翻译、命名实体识别等。
BERT的主要贡献是在自然语言处理领域引入了预训练技术。传统的机器学习模型需要手动提取特征，而BERT不需要这样做。BERT使用Transformer网络架构，通过无监督的方式从海量文本数据中学习出通用的语言表示，可以应用于各种NLP任务。
BERT的训练分为两个阶段：预训练和微调。预训练阶段使用无标注的语料库，将模型训练成一个通用的语言表示模型。微调阶段则针对特定的任务使用标注数据进行微调。
BERT在许多NLP任务上取得了很好的效果，包括问答、文本分类、语言翻译等。其主要的优势是可以充分利用大量的无标注数据进行预训练，从而得到更好的通用表示。同时，BERT还采用了双向编码器，可以充分考虑上下文信息，使得模型在处理长文本时更为有效。
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