待验证60% 置信事实精确时间
2018年BERT的出现改变了简历比对领域，基于Transformer架构的预训练模型能将文本编码为高维语义向量识别近义表达
2
来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/8/9
首次发现
来源
相关事实
已验证大语言模型基于Transformer架构，通过海量文本数据训练而成74% 相似待验证SuffixDecoding 和 prompt-lookup decoding 的草稿源为静态或半静态文本，不感知训练过程中 policy 分布的变化。70% 相似已验证BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 于2018年发布的预训练语言模型70% 相似待验证元语言提示要求模型从生成文本模式切换到评估文本模式，这一模式转换不在预训练目标的直接覆盖范围内。69% 相似待验证大语言模型（LLM）底层基于深度学习，具体使用Transformer架构，在海量文本上训练以习得语言模式、上下文关系和语义。68% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/717385API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/717385MCP
get_claim(id=717385)