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编码器模型
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编码器模型仅使用 Transformer 模型的编码器。在每个阶段，注意力层都可以访问初始句子中的所有单词。这些模型通常被描述为具有“双向”注意力，并且通常被称为自动编码模型。
这些模型的预训练通常围绕着以某种方式破坏给定的句子（例如，通过掩盖其中的随机单词）并让模型找到或重建初始句子。
编码器模型最适合需要理解完整句子的任务，例如句子分类、命名实体识别（以及更一般的词语分类）和抽取式问答。
此类模型的代表包括
