BERT 預(yù)訓(xùn)練模型的 fine-tuning 過程不能解決以下哪個任務(wù)？

正確答案是：C: 文本生成

專業(yè)分析：

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種基于 Transformer 的語言模型，主要用于理解和處理自然語言任務(wù)。BERT 的設(shè)計目標(biāo)是生成上下文相關(guān)的詞嵌入，以便更好地理解文本的語義和上下文關(guān)系。BERT 的預(yù)訓(xùn)練過程包括 Masked Language Modeling（MLM）和 Next Sentence Prediction（NSP），這使得它在許多理解任務(wù)上表現(xiàn)出色。

A: 文本分類
BERT 可以通過 fine-tuning 適應(yīng)文本分類任務(wù)。通過在特定的分類數(shù)據(jù)集上對 BERT 進(jìn)行微調(diào)，可以很好地學(xué)習(xí)到文本的特征，從而進(jìn)行準(zhǔn)確的分類。

B: 文本相似度匹配
BERT 可以用于文本相似度匹配任務(wù)。通過 fine-tuning，BERT 能夠捕捉文本之間的語義相似性，適用于問答系統(tǒng)、信息檢索等應(yīng)用。

C: 文本生成
BERT 不是為文本生成任務(wù)設(shè)計的。BERT 是一個編碼器模型，主要用于理解任務(wù)，而文本生成通常需要一個解碼器架構(gòu)。生成任務(wù)通常使用 GPT（Generative Pre-trained Transformer）等模型，因為它們是自回歸模型，適合生成連續(xù)的文本。

D: 機(jī)器閱讀理解
BERT 在機(jī)器閱讀理解任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異。通過 fine-tuning，BERT 可以很好地理解和回答文本中的問題，適用于各種閱讀理解數(shù)據(jù)集。

綜上所述，BERT 的 fine-tuning 過程不適合直接用于文本生成任務(wù)。