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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