本章将深入讲解BERT模型的核心实现与预训练任务，探索BERT在自然语言处理中的强大表现。首先剖析BERT模型的编码器堆叠与自注意力机制，展示其如何在文本中捕捉复杂语义关系。随后，讲解掩码语言模型的构建过程，包括如何对输入数据进行随机遮掩及预测，介绍MLM任务的实现细节。最后，展示BERT模型在文本分类任务中的微调过程，涵盖数据加载、训练步骤和评估方法，为实际应用提供全面的指导。 TERnkN6os/W7lSEukGu9tKPJPXQfYn0GCvF42J4ZiyXuCeBx26Ni0eeih9+f9h2R
