一，背景——横空出世的BERT全面超越人类2018年在自然语言处理（NLP）领域最具爆炸性的一朵“蘑菇云”莫过于GoogleResearch提出的BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型。作为一种新型的语言表示模型，BERT以“摧枯拉朽”之势横扫包括语言问答、

基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MSMARCO，美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DRBERT，该方案是第一个在官方评测指标MRR@10上突破0.4的模型。(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlmailto%3AMARCO%EF%BC%8C%E7%BE%

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇机器学习AI算法工程 公众号：datayx本课程会介绍最近NLP领域取得突破性进展的BERT模型。首先会介绍一些背景知识，包括WordEmbedding、RNN/LSTM/GRU、Seq2Seq模型和Attention机制等。然后介绍BERT的基础Transformer模

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大型语言模型（LLM）正在深刻地影响自然语言处理（NLP）领域，其强大的处理各种任务的能力也为其他领域的从业者带来了新的探索路径。推荐系统（RS）作为解决信息过载的有效手段，已经紧密融入我们的日常生活，如何用LLM有效重塑RS是一个有前景的研究问题•图1.

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transformers的近期工作成果综述基于transformer的双向编码器表示(BERT)和微软的图灵自然语言生成(TNLG)等模型已经在机器学习世界中广泛的用于自然语言处理(NLP)任务，如机器翻译、文本摘要、问题回答、蛋白质折叠预测，