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BERT模型研究进展与挑战
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本文介绍了BERT模型的研究进展,包括预训练过程、数据重要性、Finetune应用,并总结了在模型训练过程中遇到的问题和教训。

https://datahonor.com/blog/2025/11/02/bert/

目录:

关于我们做到了哪一步BERT 简介有趣的观察    预训练过程的有趣现象    数据非常非常重要    从 Finetune 管窥预训练的威力错误与教训    即使在极小数据集上也无法过拟合    一次性预处理全量数据,CPU 加班,GPU 休假    试图用临时手搓的玩意儿达到很好的性能    workers 和 prefetch 因子设得过大导致 OOM    没有优雅处理 DataLoader worker 的异常    评估时使用了错误的 tokenizer最后

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