自然语言生成模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，不断得到更新。目前，BERT在多项自然语言处理任务中表现出色，并且被广泛应用于语言模型的训练中。 BERT通过对连续文本片段进行监督和无监督的预训练来提升语言理解能力。预训练阶段包括Masked-Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）两个任务。在微调阶段，BERT可以很容易地适配到新的任务中，从而在各种文本分类、句法分析、情感分析等应用中取得优异的表现。 BERT的成功使得预训练模型在自然语言处理领域备受关注，也促进了自然语言生成领域的发展。BERT模型开源，并提供了多种语言的预训练版本，可以广泛应用于中文处理任务中。
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