2018年，在引入了迁移学习之后，自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）领域发生了革命性的变化。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌人工智能团队在2018年推出的一个典型的迁移学习案例，它在各种NLP任务中展现出的最先进成果震撼了整个NLP领域。
由于BERT高度实用的方法和具有更高效的性能，它被用于各种NLP任务，在语言模型中取得了最先进的成果。本文将通过一些重要的背景细节对BERT的体系结构进行广泛的说明。我们还将通过实际操作，使用PyTorch库对讨论关于如何使用该模型获得最先进成果进行测试。
有一种非常有效的方法可以进行预训练神经网络，并创建一个预训练的语言模型，这被称为语言建模（LM）。
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