bert

该项目提供了BERT模型的TensorFlow实现及预训练模型。其核心功能包括24个不同大小的BERT模型（仅限英文，不区分大小写），这些模型使用WordPiece掩码进行训练，旨在适应计算资源受限的环境。技术上，它支持知识蒸馏方法，通过较大的教师模型生成标签来优化小模型的微调过程。适合在学术研究机构中使用，特别是那些希望探索除增加模型容量外的创新方向但又面临计算资源限制的研究者。