NLP深入学习：结合源码详解 BERT 模型（一）

文章目录

1. 前言
2. BERT 关键流程
- 2.1 整体流程
- 2.2 Pre-training（预训练）
- - 2.2.1 Masked Language Model (MLM)
  - 2.2.2 Next Sentence Prediction (NSP)
- 2.3 Fine-tuning（微调）
3. 总结
4. 参考

1. 前言

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的自然语言处理（NLP）模型，由 Google 于2018年提出论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》。BERT 采用 Transformer 架构，具体来说，是通过多层的 Transformer 编码器来实现。与以前的 NLP 模型不同，BERT 的关键创新在于使用双向（bidirectional）上下文来预训练模型，使其能够更好地理解和捕捉句子中的语境信息。
在这里插入图片描述
模型架构的差异对比。BERT 使用了一个双向 Transformer。OpenAI GPT使用一个从左到右的 Transformer。ELMo 使用从左到右、从右到左的 LSTMs，用于为下游任务生成特性。在这三种方法中，只有 BERT 表示在所有层中都共同基于左右+上下文。

BERT 的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展，成为了许多 NLP 任务中的基准模型。它的成功也激发了更多基于 Transformer 架构的模型的研发，如 GPT（Generative Pre-trained Transformer）等。

本文主要介绍 BERT 的关键流程。

2. BERT 关键流程

BERT采用了 Transformer，这是一种基于自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的架构。Transformer允许模型在处理输入序列时同时考虑到所有位置的上下文信息。关于 Transformer 详细讲解可以阅读：
《NLP深入学习：大模型背后的Transformer模型究竟是什么？(一)》
《NLP深入学习：大模型背后的Transformer模型究竟是什么？(二)》

2.1 整体流程

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BERT 的整体流程 Pre-training 和 Fine-tuning。除了输出层之外，在 Pre-training 和 Fine-tuning 中都使用了相同的架构。

注意图中的输入 Input,
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$I n p u t = T o k e n E mb e dd in g s + S e g m e n tE mb e dd in g s + P os i t i o n E mb e dd in g s$
其中：

TokenEmbeddings 是单词的字嵌入表示
SegmentEmbeddings 是两个句子的区分标识，例如 “[CLS] My name is xx [SEP] How are you [SEP]” 那么对应的 SegmentEmbeddings 就是 0000001111，粗体0后1表示对应的单词
PositionEmbeddings 是单词所在句子的位置

2.2 Pre-training（预训练）

在预训练阶段，BERT 是通过两个主要任务来学习词汇表示和上下文信息：Masked Language Model（MLM）和 Next Sentence Prediction（NSP）。

2.2.1 Masked Language Model (MLM)

在 MLM 任务中，BERT 通过随机遮蔽输入文本中的一些 token，然后让模型预测这些被遮蔽的 token。这个任务使得模型能够双向（从左到右和从右到左）观察上下文信息，从而更好地捕捉到 token 之间的关系。具体的步骤如下：

输入处理： 对于输入文本中的每个句子，随机选择15%的 token 进行遮蔽。然后，80%的被遮蔽的 token 被替换成一个特殊的 [MASK] 标记，10%的 token 被替换成其他随机的 token，而剩下的10%则保持原样。这样处理后，输入文本就变成了包含 [MASK] 标记的被遮蔽文本。例如：
MLM目标： 模型的目标是根据上下文预测被遮蔽的 token。在训练期间，模型通过比较模型输出和实际被遮蔽的 token 来计算损失，通过反向传播和优化算法来更新模型参数。

2.2.2 Next Sentence Prediction (NSP)

NSP 任务旨在让 BERT 模型理解句子之间的语义关系，以便在后续微调阶段对更复杂的语言任务有更好的泛化能力。

输入处理： 对于输入的一对句子，有50%的概率是真实的句子对（IsNext），另外50%是随机抽取的不相关的句子（NotNext）。然后，这一对句子被输入 BERT 模型。例如：
NSP 目标： 模型的目标是预测这一对句子是否在语义上是相邻的（IsNext）还是不相关的（NotNext）。在训练期间，通过比较模型输出和实际标签来计算损失。

通过这 MLM 以及 NSP 两个任务的预训练，BERT 模型能够学到通用的语言表示，同时捕捉双向上下文信息，使得模型在微调到特定任务时具有更强的泛化能力。这种预训练方法帮助 BERT 成为在各种自然语言处理任务上取得优异表现的基础模型。

2.3 Fine-tuning（微调）

预训练完成后，BERT 模型可以通过微调用于特定的下游任务，如文本分类、命名实体识别等。在微调过程中，可以保持部分预训练的参数不变，也可以调整一些参数以适应特定任务。以下是BERT微调的一般过程：

准备数据：
收集与目标任务相关的标注数据。这些数据需要包括输入文本和相应的标签，如情感分类标签、实体识别标签等。
数据处理：
将任务相关数据进行适当的预处理，包括 tokenization、添加特殊标记（如[CLS]和[SEP]）等，以使其符合 BERT 的输入格式。
模型输入：
将微调数据输入 BERT 模型。通常，输入是一个句子或一对句子，具体取决于任务。对于分类任务，可能只需一个句子；而对于问答或文本匹配任务，则需要一对句子。
Loss计算：
根据任务类型选择适当的损失函数。对于分类任务，通常使用交叉熵损失；对于回归任务，可以使用均方误差等。Loss 计算的目标是使 BERT 模型的输出尽可能接近实际标签。
反向传播和优化：
计算损失后，通过反向传播算法更新 BERT 模型的参数，以减小损失。通常采用梯度下降或其变种进行优化。
训练过程：
在任务相关数据上进行多轮迭代的训练，确保模型能够充分学习任务特定的模式和特征。可以选择冻结一些层的参数，只微调部分参数，以减少训练时间和资源的需求。
性能评估：
使用验证集评估模型的性能。可以根据任务需求选择不同的评价指标，如准确率、精确度、召回率、F1分数等。
调整和优化：
根据性能评估的结果进行调整和优化，可能包括调整学习率、选择不同的模型配置，或进一步微调。
测试集评估：
使用独立的测试集评估最终模型的性能。确保模型在未见过的数据上表现良好。

下图是论文里展示的 BERT 微调后适合的任务：
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（a）表示成对句子的分类任务，输出采用 [CLS] 的输出，因为 [CLS] 已经包含上下文信息
（b）表示单个句子的分类任务，同样输出采用 [CLS] 的输出
（c）表示问答任务，输出采用问题的回答
（d）表示词标注任务，输出就是每个单词的标注结果

3. 总结

（1）什么是 BERT
BERT 是一种基于 Transformer 模型的深度双向语言表征模型。模型的输入是文本的token序列，输出是每个 token 的隐含表征。这些隐含表征包含了文本的上下文信息，可以用于各种自然语言处理任务。BERT 模型的发布推动了 NLP 领域的发展，并成为后续许多 NLP 模型的基础。例如，RoBERTa、DistilBERT、XLNet 等模型都是基于BERT 模型改进的。

（2）预训练
BERT 模型的预训练采用了一种无监督学习方法。模型的输入是大量未标记文本，目标是预测下一个 token 的出现概率。通过这种预训练，模型可以学习到文本的上下文信息，并获得良好的语言表征能力。

（3）应用