在我们已经训练好BERT后，BERT就可以对输入的每一个词元返回抽取了上下文信息的特征向量（也就是对于任意一个词元，将这个词元当做查询，所有词元当做键值对）
一些任务如下
这里将<cls>的特征向量传递给全连接层的原因就是因为<cls>本来就是用来分类的，所以肯定传这个。当然也可以传其他的，反正我们的全连接层都是用来微调的
注意这个任务中的描述和问题都是我们给的，相当于让模型做阅读理解。模型的目的是将我们给的描述进行三分类：回答的开头，回答的结尾以及其他的
这里输入的表示和使用BERT的特征就是上面说的拿什么词放到BERT里面，以及全连接层最后输出的是什么
15.7.2 微调BERT的数据集
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