组队学习资料：
datawhale8月组队学习
-基于transformers的自然语言处理(NLP)入门
Task03主要学习内容：
2.3-图解BERT.md
2.4-图解GPT.md
声明:NLP纯小白,本文内容主要是作为个人学习笔记,可能很多地方我自己理解也不是很到位,仅供参考,有争议的话可以多查点儿其他资料,并请评论区留言指正!谢谢
图解BERT
图解GPT
BERT使用基本思路
BERT开源github地址
基本使用思路：查找预训练好的模型，在别人已有模型基础上进行自主化训练
基于MRPC的BERT代码实现
篇章小测
1、问题4: BERT预训练时mask的比例，可以mask更大的比例吗？
2、问题5: BERT如何进行tokenize操作？有什么好处？
3、问题6: GPT如何进行tokenize操作？和BERT的区别是什么？
4、问题7: BERT模型特别大，单张GPU训练仅仅只能放入1个batch的时候，怎么训练？
其他参考资料
问题：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘gfile’
import tensorflow 报错 as tf ImportError: DLL load failed
TensorFlow报错：AttributeError: module ‘tensorflow_core._api.v2.train’ has no attribute 'Optimizer‘
