紧跟社区需求，继开源代码与英语模型之后，我们推出了BERT-Base的中文及多语言版本，旨在助力全球研究者与开发者解决NLP难题。值得注意的是，在此次实验中，我们并未对神经网络架构进行特定任务的调整。得益于云TPU的强大支持，我们得以迅速试验、调试与优化模型，这对于超越现有预训练技术至关重要。

本周，谷歌开源了NLP预训练新技术Bidirectional Encoder Representations from Transformers。针对中文语言特点，BERT-Base-Chinese进行了优化，使其在中文环境下NLP任务中更具适配性。项目地址：。

中文NLP任务的重要性不言而喻。针对中文任务，我们必须针对其语言特性和具体需求对BERT进行微调。

因为研究的深入，针对BERT的优化与改进方法层出不穷。例如，通过知识蒸馏技术，将预训练知识传递给小型模型，提升其性能；运用TransformerXL等改进版Transformer结构，解决BERT处理长序列时的问题；结合特定领域的知识图谱等资源，对BERT进行更精细的调整...

哈工大讯飞联合实验室发布的预训练语言模型ymcui/Chinese-BERT-wwm，采用roberta类似的方法，如动态mask、更多训练数据等。在众多任务中，该模型效果优于bert-base-chinese。对于中文roberta类的pytorch模型，使用方法如下：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = _pretrained
    

使用pytorch进行中文bert语言模型预训练的例子相对较少。尽管在bert上语言模型预训练在算法比赛中已是一个稳定的上分操作，但崔一鸣、车万祥、刘婷、秦兵、杨自清、王世进、胡国平等研究者在本项目中基于谷歌官方BERT进行了深入研究。

本文为论文《BERT模型的主要优化改进方法研究综述》的阅读笔记，对BERT主要优化改进方法进行了研究梳理。自然语言的特点在于丰富多变，许多研究者针对更丰富多变的文本表达形式，在两个训练目标的基础上进一步完善和改进，提升了模型的文本特征学习能力。

在MLM中掩盖的对象多数情况下为词根，对于中文则直接按字切分，直接对单个字进行掩盖...

https://bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-_worker指的是开启的服务进程数量，此处的2表示服务器端最高可以处理来自2个客户端的并发请求。同时，聚焦AI人工智能大模型，分享原理、训练技巧与优化策略。

而BERT在它们的基础上改进了语言模型单向信息流的问题，并借助Google强大的工程能力和计算资源的优势，取得了巨大的突破。在介绍Unsupervised Sentence Embedding的具体算法之前，我们先介绍两个评测工具。

传统的编码器都是用特定任务的监督数据训练出来的，它编码的目的是为了优化具体这个任务。

语言模型是机器学习算法的一种，其主要目标是预测一个句子...

昨天，在开源最强NLP模型BERT的TensorFlow代码和预训练模型的基础上，谷歌AI团队 发布一个多语言模型和一个中文模型。

export BERT_BASE_DIR=/path/to/bert/chinese_L-12_H-768_A-12 # or multilingual_L-12_H-768_A-12 export XNLI_DIR=/path/to/xnli python run_ \\ --task_name=XNLI \\ --do_train=true \\ --do_eval=true \\ --data_dir=$XNLI_DIR \\ --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/ \\ --bert_config_file=$...

刚刚说了谷歌BERT算法中文优化，针对中文语言特性进行改进。，现在继续说BERT中文优化，应用导向解法。

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