BERT 测试

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种 深度双向 Transformer 编码器结构，广泛应用于自然语言处理任务。

翻译

BERT 是一种利用 Transformer 实现的双向语言模型架构，能够捕捉句子中前后文的信息。

注释

本段是论文摘要的核心介绍，可以通过 *斜体*、**加粗**、链接 来测试 Markdown 功能。

模型训练目标包括两部分：

  1. Masked Language Model (MLM)：随机掩盖输入词，预测其原始值。
  2. Next Sentence Prediction (NSP)：判断两句是否连续。

损失函数定义如下：

L=LMLM+LNSPL = L_{MLM} + L_{NSP}
翻译

训练中引入了两个预训练任务，分别用于词级理解和句子级建模。该结构使得 BERT 可迁移性更强。

注释
  • 使用了 $...$ 和 $$...$$ 测试公式渲染。
  • 支持有序和无序列表。
  • 可考虑引入更多任务进行对比。

示例代码：

from transformers import BertModel

model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
outputs = model(input_ids)
翻译

本代码展示如何加载预训练模型并获取输出。

注释

使用 transformers 库加载 BERT 是目前主流方式，支持 TensorFlow 与 PyTorch。