前言

• BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformer
• BERT是用来预训练Transformer模型的encoder的
• 本节课只讲述主要思想
• BERT用两个主要思想来训练Transformer的encoder网络：①随机遮挡单词，让encoder根据上下文来预测被遮挡的单词。②把两句话放在一起，让encoder判断是不是原文相邻的两句话

Randomly mask a word

• 随机遮挡一个单词，让神经网络来预测这个单词是什么：
  
• 我们把cat遮住后如下图所示：我们把原来的 $x_2$ 变为了 $x_M$，由前几节课transformer的原理可以知道：最后的输出不仅仅取决于 $x_2$ 或 $x_M$，而是包含整句话的信息，最后我们把 $u_M$ 输入到 Softmax 后，期望其中的 cat 的概率是最大的
  
• 我们把被遮住的单词 cat 的one-hot向量称为 $e$，$p$ 为上面 Softmax 输出的概率分布向量，那么我们要让 $p$ 尽可能地接近 $e$，于是我们可以把它丢进交叉熵损失函数里面进行反向传播，梯度下降：
  
• BERT 不需要人为打标，可以自动遮住单词然后生成标签。因此可以拥有很多的数据，可以训练很大的模型

Predict the Next Sentence

• 给定随机的两句话，问这两句在文中是否是相邻的
  
• 其中输入时两句话，其中 [CLS] 时分类的标号，[SEP] 是分句的标号
• 该方法会在原来的文本随机选取句子，其中一半是相邻的，一半不是相邻的
  
  
• CLS符号在经过 Embedding 和 Transformer 的 Encoder 后会生成一个向量 $c$，其由一个二分类器来计算值，虽然由 attention 机制我们可以知道：$c$ 还依赖于文中的其他信息，这样就能学到两句话的信息，这样我们就可以让 $c$ 和标签做交叉熵损失，然后就能反向传播和梯度下降来训练。相邻两句话通常含有关联，这样训练就能让 Embedding 和 Encoder 学到这种关联信息。
  

Combining the two methods

• 把上面两个任务结合起来：这样就有多个标签
  
  
• 假设我们有两个单词被遮住了，那么就有三个任务，三个损失函数，那么最后的损失函数就是三个损失函数之和
  
• BERT 的优点在于不用人工标注数据，因为人工标注数据是非常昂贵的。而 BERT 可以自动生成标签，这是一个非常好的性质
• 缺点在于 BERT 的计算代价很大：