“从零开始训练BERT的终极指南：完结篇”
终极指南：从零开始训练BERT的完结篇
最后的边界：构建和训练您的BERT模型
当BERT于2018年一经问世，它在自然语言处理领域引发了一场飓风。许多人将其视为自然语言处理领域的ImageNet时刻，类比于2012年深度神经网络对计算机视觉和机器学习领域的革命性改变。
五年后，这个预言成真了。基于Transformer的大型语言模型（LLM）不仅仅是一个闪亮的新玩具，它们正在重塑这个领域。从改变我们工作方式到革新我们获取信息的方式，这些模型是无数新兴初创企业背后核心技术的基础。
这就是我决定撰写这一系列博文的原因，深入探讨BERT的世界，以及如何从零开始训练自己的模型。重点不仅是完成任务——毕竟，你可以在Hugging Face Hub上轻松找到预训练的BERT模型。真正的魔力在于理解这个开创性模型的内部工作原理，并将这个知识应用到当前环境中。
第一篇文章是您的入门门票，介绍了BERT的核心概念、目标和潜在应用。我们甚至一起进行了微调过程，创建了一个问答系统：
从零开始训练BERT的终极指南：入门
揭秘BERT：改变NLP领域模型的定义和各种应用。
towardsdatascience.com
第二篇文章作为您的内幕指南，介绍了通常被忽视的标记器领域，解析了它们的作用，展示了它们如何将单词转化为数值，并指导您进行自己的训练过程：
