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BERT全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是预训练语言表示的方法，可以在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于下游NLP任务，比如机器翻译、问答。
Analysis and Visualization of Linguistic Structures in Large Language Models: Neural Representations of Verb-Particle Constructions in BERT
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Smarter, Better, Faster, Longer: A Modern Bidirectional Encoder for Fast, Memory Efficient, and Long Context Finetuning and Inference
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Investigating Mixture of Experts in Dense Retrieval
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SecFormer: Fast and Accurate Privacy-Preserving Inference for Transformer Models via SMPC
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BPDec: Unveiling the Potential of Masked Language Modeling Decoder in BERT pretraining
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Generating Knowledge Graphs from Large Language Models: A Comparative Study of GPT-4, LLaMA 2, and BERT
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Labrador: Exploring the Limits of Masked Language Modeling for Laboratory Data
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Detecting Redundant Health Survey Questions Using Language-agnostic BERT Sentence Embedding (LaBSE)
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FANAL -- Financial Activity News Alerting Language Modeling Framework
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BERT or FastText? A Comparative Analysis of Contextual as well as Non-Contextual Embeddings
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Memorization of Named Entities in Fine-tuned BERT Models
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Can bidirectional encoder become the ultimate winner for downstream applications of foundation models?
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参考链接
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