【TensorFlow深度学习】BERT模型的预训练与微调流程实操_bert 训练下游任务 tensorflow

BERT模型的预训练与微调流程实操：深度解析与实战演练

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为自然语言处理领域的里程碑，通过双向Transformer编码器捕捉文本的深层语义，革新了下游NLP任务的处理方式。本文旨在深入探讨BERT模型的预训练与微调流程，通过详尽的代码示例，引导读者从理论到实践，掌握这一强大模型的使用精髓。

BERT模型简介

BERT基于Transformer架构，引入了两个关键创新：双向上下文理解和掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）。通过在训练过程中随机掩盖部分输入词并预测这些词，BERT学会了在理解整个句子的背景下推断每个词的含义。接下来，我们将分步解析BERT的预训练和微调流程。

预训练阶段

BERT的预训练主要包含两个任务：掩码语言模型（MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）。虽然预训练通常在大规模语料上完成，且资源消耗较大，但这里我们仅概述其原理及代码逻辑框架。

MLM任务核心代码

from transformers import BertForMaskedLM, BertTokeni