文本处理Bert面试内容整理-BERT的缺点是什么?
虽然BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功,并展示了强大的性能,但它也存在一些缺点和局限性。以下是BERT的主要缺点:
1. 计算资源要求高
● 训练成本高:BERT的预训练需要大量的计算资源。训练BERT模型需要高性能的硬件,如多个TPU或GPU,且训练过程通常非常
● 训练成本高:BERT的预训练需要大量的计算资源。训练BERT模型需要高性能的硬件,如多个TPU或GPU,且训练过程通常非常