如果BERT的[CLS]可以针对各种句子分类目标进行再培训，那么[SEP]呢？
[SEP]是BERT模型中的特殊标记，用于分隔不同句子之间的文本。与[CLS]不同，[SEP]本身并不具有分类目标再培训的功能。
[SEP]的作用是在输入文本中标记不同句子的边界，以帮助BERT模型理解句子之间的关系。在BERT模型的输入中，通常将两个句子拼接在一起，用[SEP]分隔。例如，对于句子A和句子B，输入可以表示为：[CLS]句子A[SEP]句子B[SEP]。
[SEP]的存在有助于BERT模型在处理句子对任务时区分不同句子的语义。例如，句子对分类任务中，模型需要判断两个句子之间的关系，如判断是否为相似句子、是否为矛盾句子等。[SEP]的引入可以帮助模型更好地理解句子之间的语义关系。
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