所以今天，我想在社区里一些朋友的帮助下，把一些我脑子里闪过的想法讲一遍。他们给了我一些想法，也提出了一些建议，希望我们能更好地理解真实的内容。好的。
所以，以下是我认为实现真实内容的一些潜在步骤。首先，我肯定这有点儿像开了个鼠洞，不过没关系，Albert。我们讨论了谷歌使用 BERT 来理解语言。ALBERT，也就是“更轻量级的 BERT ”，就是谷歌使用的这种模型之一，它实际上是在特定情况下进行训练，用于回答问题。
这看起来可能没什么。我们解答这些问题已经很久了，关键点 巴基斯坦电报手机数据 都是一样的。但Albert的出现如此引人注目，让我们真正看到了这类NLP问题。
因此，如果你去参加 SQuAD 数据集竞赛，即斯坦福问答竞赛，他们有大量的问题和大量的文档，然后他们让人类进入文档中寻找答案，并指出哪些文档没有答案，哪些文档有答案，然后各种不同的组织都建立了模型来自动找到答案并尝试回答它们。
嗯，这场竞争已经持续了很长时间，谷歌、百度等巨头以及微软的多个团队都在参与其中。我们说的是世界上最聪明的人，还有艾伦研究所，他们都在互相较量。