BERT中的R不会在sum函数中使用na.rm=TRUE

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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自然语言处理（NLP）模型，它基于Transformer架构，通过预训练和微调的方式，能够在各种NLP任务中取得优秀的表现。

在R语言中，sum函数用于计算向量或矩阵中元素的总和。参数na.rm用于指定是否在计算总和时忽略缺失值（NA）。当na.rm=TRUE时，sum函数会自动忽略缺失值；当na.rm=FALSE时，sum函数会将缺失值视为0进行计算。

然而，在BERT中的R代码中，通常不会使用sum函数的na.rm参数。这是因为BERT模型的输入数据通常经过预处理，不存在缺失值的情况。在BERT中，输入数据被转换为词嵌入向量，并进行模型训练和推理，而不需要考虑缺失值处理。

因此，在BERT中的R代码中，sum函数通常会直接使用，而不需要使用na.rm=TRUE参数。这是因为BERT模型的输入数据不包含缺失值，所以不需要进行缺失值处理。

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