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模板说明

通过在不同的未标记文本语料库上生成预训练语言模型，然后对每个特定任务进行歧视性微调，可以在这些任务中实现较大的收益。在微调过程中利用任务感知的输入转换来实现有效的传输，同时需要对模型体系结构进行最少的更改。

论文阅读-Generative Pre-Training

语言表示模型BERT,代表来自Transformer的双向编码器表示。旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来从未标记的文本中预训练深度双向表示(用来预训练未标记文本的深度双向表示)。因此，预训练的 BERT 模型只需一个额外的输出层就可以进行微调，为各种任务（例如问答和语言推理）创建最先进的模型，而无需大量特定于任务的架构修改。

论文阅读-BERT

论文阅读-Attention 

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空白文章

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一个简单的开头,简述这篇文章讨论的问题、目标、人物、背景是什么？并简述你给出的答案。

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空白文章，标题注意不应该过长，否则影响显示效果，这是一个示范

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