bert有几个版本 基于chinese 的以外还有别的么

BERT 有不少版本，从基础到变体丰富多样，除中文相关，还有适配不同场景的版本，以下为你介绍：

一、经典基础版本

• BERT - Base：12 层 Transformer 、768 维隐藏层、12 个注意力头，参数约 1.17 亿，平衡性能与资源，适配通用 NLP 任务（文本分类、情感分析等 ）。
• BERT - Large：24 层 Transformer 、1024 维隐藏层、16 个注意力头，参数约 3.4 亿，精度更高但耗资源，适合复杂任务（长文本理解、深度问答 ）。

二、变体 / 改进版本（非中文限定，覆盖多场景 ）

• DistilBERT：BERT 的轻量化版，借知识蒸馏压缩模型，参数减半，速度快、资源少，保留 BERT 大部分能力，适合资源受限场景（移动端、小规模部署 ）。
• RoBERTa：优化训练策略（动态掩码、更多训练数据 ），去掉 Next Sentence Prediction 任务，性能优于原始 BERT ，在文本理解、生成任务更稳。
• ALBERT：聚焦模型压缩，用参数共享、嵌入层分解缩小体积，训练更快，适合大规模预训练和多任务场景，降低存储与计算成本。
• XLNet：引入自回归排列机制，突破 BERT 双向限制，处理序列依赖更灵活，在文本生成、长文本建模（如故事续写、长文档问答 ）有优势。
• SpanBERT：改进掩码策略（Span 掩码 ），更关注短语 / 实体级语义，在命名实体识别、问答（需理解文本片段 ）任务表现好。
• ModernBERT：创新架构支持 8192 token 长文本，提升速度与效率，在长文本处理（法律文档、长报告分析 ）和大规模数据场景适配。

这些版本覆盖通用、轻量化、高效训练、长文本、特定语义捕捉等需求，除中文，也用于英文、多语言等场景，依任务选对应版本即可～