为什么BERT在商业环境碰壁？

本文首发于微信订阅号：NewBeeNLP，欢迎关注获取更多干货资源。 大型基于Transformer的神经网络，例如BERT，GPT和XLNET，最近在许多NLP任务中取得了最新的成果。 这些模型的成功基于通用任务（例如语言建模）和特定下游任务之间的迁移学习， 这些模型在有标记数据的静态评估集上表现出色。 但是，在动态商业环境中部署这些模型通常会产生较差的结果。 这是因为商业环境通常是动态的，并且

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