This article is divided into three parts; they are: • Creating a BERT Model the Easy Way • Creating a BERT Model from Scratch with PyTorch • Pre-training the BERT Model If your goal is to create a...

This article is divided into four parts; they are: • Preparing Documents • Creating Sentence Pairs from Document • Masking Tokens • Saving the Training Data for Reuse Unlike decoder-only models,...

This article is divided into two parts; they are: • Architecture and Training of BERT • Variations of BERT BERT is an encoder-only model.

This article is divided into two parts; they are: • Picking a Dataset • Training a Tokenizer To keep things simple, we'll use English text only.

趋势科技发现新型勒索软件BERT在全球范围内攻击医疗、科技和会展行业。该软件通过PowerShell在Windows系统中实施攻击，并在Linux上表现出更强的攻击性，采用模块化设计和即时加密。BERT与REvil勒索软件相似，可能是基于历史框架开发的。

本研究提出IM-BERT，旨在解决大规模参数模型在有限数据集上的对抗攻击和过拟合问题。通过将BERT层视为动态系统，显著提升了模型在低资源场景下的鲁棒性，实验结果显示准确率提高约5.9个百分点。

本研究解决了医学成像中标签获取困难的问题，通过引入nn-MobileNet框架，采用BERT式自监督学习方法，利用大量未标记的视网膜图像进行预训练，以提高下游应用的性能。研究结果表明，此方法在阿尔茨海默病、帕金森病及多种视网膜疾病的识别中显著提升了表现，展示了在标签稀缺情况下，CNN的潜力。

本研究提出了一种新方法，利用情感分析和BERTopic模型预测大型开源软件库中的缺陷解决时间、修复时间及最终状态。研究结果表明，情感分析在判断缺陷是否会被修复方面具有重要价值。

本研究提出了一种名为llm-jp-modernbert的现代BERT模型，旨在解决大规模语料库和长上下文的预训练问题。该模型在8192个标记的上下文长度上进行训练，尽管在下游任务中未超越现有基线，但在填充掩码评估中表现良好。

本研究探讨了在文本分类中使用大型语言模型生成标签细化小型编码模型的风险，特别是在高风险应用中。通过实证分析，研究揭示了在合成数据训练中性能下降及不稳定性加剧的现象，并提出了基于熵的筛选和集成技术等缓解策略，强调在高风险文本分类任务中需谨慎应用此工作流程。

本研究提出了一种基于BERT模型的多标签漏洞报告分类器，针对国家漏洞数据库中的CVE报告进行分类，实验结果表明其在评估损失方面表现优异，为网络安全提供了自动化分类解决方案。

本研究构建了NPN构式的语义标注数据集，发现BERT能够有效区分构式及其意义，表明其编码了超越表面句法的语义知识。

本研究旨在评估现代BERT与传统BERT在日本胸部CT报告发现分类中的表现，重点关注标记效率、处理时间和分类性能。结果显示，现代BERT在令牌化效率和训练速度上具有显著优势，处理速度提高至每秒139.90个样本，显示出其在日本放射学报告分析中的临床应用潜力。

本研究解决了文本情感分析中对电影评论进行细粒度分类的准确性缺口。通过结合预训练的BERT模型与双向LSTM，我们的创新方法显著提升了二元和细粒度情感分类的性能，并通过实施SMOTE和NLPAUG技术增强模型的泛化能力。我们的方法在IMDb数据集上的二元分类准确率达到97.67%，在SST-5数据集上的五分类准确率为59.48%，均超越了当前最先进的模型。

本研究解决了传统AI决策支持系统难以处理多变量、异步的临床数据这一问题。我们提出的ICU-BERT模型通过多任务学习在MIMIC-IV数据库上进行预训练，能够有效学习复杂的ICU数据表示，并在初步评估中在多个任务上超越了现有性能基准。这一方法的应用为临床决策支持提供了灵活的解决方案。