图解 BERT
本文翻译自：http://jalammar.github.io/illustrated-bert/。
通俗易懂，非常适合刚刚开始了解 Bert 的同学。
BERT 来源于 Transformer，如果你不知道 Transformer 是什么，你可以查看 图解 Transformer。
2018 年是机器学习模型处理文本（或者更准确地说，自然语言处理或 NLP）的转折点。我们对这些方面的理解正在迅速发展：如何最好地表示单词和句子，从而最好地捕捉基本语义和关系？此外，NLP 社区已经发布了非常强大的组件，你可以免费下载，并在自己的模型和 pipeline 中使用（今年可以说是 NLP 的 ImageNet 时刻，指的是多年前类似的发展也加速了 机器学习在计算机视觉任务中的应用）。
[BERT](https://github.com/google-research/bert) 的 [发布](https://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html) 是这个领域发展的最新的里程碑之一，这个事件 [标志着](https://twitter.com/lmthang/status/1050543868041555969) NLP 新时代的开始。BERT 模型打破了基于语言处理的任务的几个记录。在 BERT 的论文发布后不久，这个团队还公开了模型的代码，并提供了模型的下载版本，这些模型已经在大规模数据集上进行了预训练。这是一个重大的发展，因为它使得任何一个构建构建机器学习模型来处理语言的人，都可以将这个强大的功能作为一个现成的组件来使用，从而节省了从零开始训练语言处理模型所需要的时间、精力、知识和资源。
BERT 建立在 NLP 社区最近出现的一些顶尖的思想之上，包括但不限于： Semi-supervised Sequence Learning (Andrew Dai 和 Quoc Le), ELMo (Matthew Peters 和来自于 AI2、UW CSE 的研究), ULMFiT (fast.ai 的创始人 Jeremy Howard 和 Sebastian Ruder), the OpenAI transformer (OpenAI 研究员 Radford, Narasimhan, Salimans 和 Sutskever) 和 the Transformer (Vaswani et al).。
你需要注意一些事情，才能理解 BERT 是什么。因此，在介绍模型本身涉及的概念之前，让我们先看看如何使用 BERT。
示例：句子分类
使用 BERT 最直接的方法就是对一个句子进行分类。这个模型如下所示：
为了训练这样一个模型，你主要需要训练分类器（上图中的 Classifier），在训练过程中 BERT 模型的改动很小。这个训练过程称为微调，它起源于 [Semi-supervised Sequence Learning](https://arxiv.org/abs/1511.01432) 和 ULMFiT。
对于不熟悉这个主题的人来说，既然我们在讨论分类器，那么我们说的是机器学习的监督学习领域。这意味着我们需要一个带有标签的数据集来训练这样一个模型。对于这个垃圾邮件分类器的示例，带有标签的数据集包括一个邮件内容列表和一个标签（每个邮件是“垃圾邮件”或者“非垃圾邮件”）。
这种用例的 其他示例，包括：
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语义分析
- 输入：电影或者产品的评价。输出：这个评价是正面的还是负面的？
- 数据集示例：SST
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事实核查
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输入：句子。输出：“索赔”或者“不索赔”
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更具雄心/更加具有未来感的示例：
- 输入：索赔判决。输出：“True” 或者 “False”
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Full Fact 是一个组织，构建了自动化事实核查工具，方便了其他人使用。他们的 pipeline 的一部分是阅读新的文章，并且检测 claims（将文本分类为 “claim” 或者 “not claim”），然后可以对其进行事实核查（现在是由人工完成的，希望以后可以由 ML 来完成）。
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参考视频：Sentence embeddings for automated factchecking - Lev Konstantinovskiy。
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模型架构
现在你已经通过示例了解了如何使用 BERT，让我们更深入地了解以下它的工作原理。
论文里介绍了两种不同模型大小的 BERT：
- BERT BASE - 与 OpenAI 的 Transformer 大小相当，以便比较性能
- BERT LARGE - 一个非常巨大的模型，它达到了论文中所说的最先进的结果
BERT 基本上是一个训练好的 Transformer 的 decoder 的栈。关于 Transformer 的介绍，可以阅读我之前的文章 图解 Transformer，这篇文章介绍了 Transformer 模型 - BERT 的一个基本概念，以及我们接下来将要讨论的概念。
2 种大小的 BERT 模型都有大量的 encoder 层（论文里把这些层称为 Transformer Blocks）- BASE 版本由 12 层，Large 版本有 20 层。同时，它也有更大的前馈神经网络（分别有 768 个和 1024 个隐藏层单元）和更多的 attention heads（分别有 12 个和 16 个），超过了原始 Transformer 论文中的默认配置参数（6 个 encoder 层， 512 个隐藏层单元和 8 个 attention heads）。
模型输入
第一个输入的 token 是特殊的 [CLS]，我会在后面解释。这里的 CLS 的含义是分类。
就像 Transformer 中普通的 encoder 一样，BERT 将一个单词序列作为输入，这些单词不断向上流动。每一层都用用到了 self-attention，并通过一个前馈神经网络，将结果传给下一个 encoder。
在模型架构方面，到目前为止，和 Transformer 是相同的（除了模型大小，因为这是我们可以设置的参数）。在模型的输出上，我们可以发现有一些不同。
模型输出
每个为止输出一个大小为 hidden_size（在 BERT Base 中是 768）的向量。对于上面提到的句子分类的示例，我们只关注第一个位置（第一个位置的输入是 [CLS]）的输出。
这个向量现在可以作为我们选择的分类器的输入。论文里用单层神经网络作为分类器，取得了很好的效果。
如果你有更多标签（例如你是一个电子邮件服务，标签有 “垃圾邮件”、“非垃圾邮件”、“社交”、“推广”），你只需要调整分类器网络，增加输出的神经元个数，然后经过 softmax 即可。
与 卷积神经网络进行对比
对于那些有计算机视觉背景的人来说，这个向量传递应该让人联想到 VGGNet 等网络的卷积部分和网络最后的全连接分类部分之间发生的事情。
词嵌入（Embedding）的新时代
这些新的发展带来了单词编码方式的新转变。到目前为止，词嵌入一直是 NLP 模型处理语言的主要主要组成部分。像 Word2Vec 和 Glove 这样的方法已经被广泛应用于此类任务。在我们讨论新的方法之前，让我们回顾一下它们是如何使用的。
回顾词嵌入
单词不能直接输入机器学习模型，而需要某种数值表示形式，以便模型能够在计算中使用。Word2Vec 表明我们可以使用一个向量（一组数字）来恰当地表示单词，以捕捉单词的语义以及单词和单词之间的关系（例如，判断单词是否相似或者相反，或者像 “Stockholm” 和 “Sweden” 这样的一对词，与 “Cairo” 和 "Egypt"这一对词，是否有同样的关系）以及句法、语法关系（例如，“had” 和 “has” 之间的关系与 “was” 和 “is” 之间的关系相同）。
这个领域的人很快意识到，相比于在小规模数据集上和模型一起训练词嵌入，更好的一种做法是，在大规模文本数据上预训练好词嵌入，然后拿来使用。因此，可以下载由 Word2Vec 和 GloVe 预训练好的单词列表及其词嵌入。下面是单词 “stick” 的 Glove 词嵌入示例（词嵌入大小是 200）
由于这些向量都很长，且全部是数字，所以在文章中我使用以下基本形状来表示向量：
ELMo：语境问题
如果我们使用 Glove 表示，那么不管上下文是什么，单词 “stick” 都只表示为同一个向量。“Wait a minute”，一些研究人员(Peters et. al., 2017, McCann et. al., 2017, Peters et. al., 2018 in the ELMo paper ) 指出，“stick” 根据它的用法有多种含义。为什么不根据它使用的上下文来给出词嵌入呢？这样既能捕捉单词的语义信息，又能捕捉上下文的语义信息。于是，语境化的词嵌入应运而生。
ELMo 没有对每个单词使用固定的词嵌入，而是在为每个词分配词嵌入之前查看整个句子。它使用在特定任务上经过训练的双向 LSTM 来创建这些词嵌入。
ELMo 在 NLP 背景的预训练中迈出了重要的一步。ELMo LSTM 会在一个大规模的 数据集上进行训练，然后我们可以将它作为其他语言处理模型的一个组件。
ELMo 的秘密是什么？
ELMo 通过训练，预测单词序列中的下一个词，从而获得了语言理解能力，这项任务被称为语言建模。要实现 ELMo 很方便，因为我们有大量文本数据，模型可以从这些不带标签的数据中学习。
在上图中，我们可以看到 ELMo 头部突出的 LSTM 的每一步的隐藏层状态。在这个预训练过程完成后，这些隐藏层状态在词嵌入过程中非常有用。
ELMo 通过将隐藏层状态（以及初始化的词嵌入）以某种方式（向量拼接之后加权求和）结合在一起，实现了带有上下文的词嵌入。
ULM-FiT：NLP 领域的迁移学习
ULM-FiT 提出了一些方法来有效地利用模型在预训练期间学习到的东西 - 这些东西不仅仅是词嵌入和带有上下文信息的词嵌入。ULM-FiT 提出了一个语言模型和一种方法，可以有效地为各种任务微调这个语言模型。
NLP 最终可能找到了一种和计算机视觉的要迁移学习一样好的方法。
Transformer：超越 LSTM
Transformer 论文和代码的发布，以及它在机器翻译等任务上取得的成果，开始让这个领域的一些人认为它是 LSTM 的替代品。这是因为 Transformer 可以比 LSTM 更好地处理长期依赖。
Transformer 的 Encoder-Decoder 结构使得它非常适合机器翻译。但你怎么才能用它来做文本分类呢？你怎么才能使用它来预训练一个语言模型，并能够在其他任务上进行微调（下游任务是指那些能够利用预训练模型或者组件的监督学习任务）？
OpenAI Transformer：预训练一个 Transformer Decoder 来进行语言建模
事实证明，我们不需要一个完整的 Transformer 来进行迁移学习，也不需要一个完整的 Transformer 来作为一个 NLP 任务的可以微调的模型。我们只需要 Transformer 的 decoder 就可以了。decoder 是一个很好的选择，因为用它来做语言建模（预测下一个词）是很自然的，因为它就是为了 mask 未来的 token 而构建的 ，当你使用它来生成一个个词的翻译时，这是个很有价值的特点。
这个模型包括 12 个 decoder 层。因为在这个设置中没有 encoder，这些 decoder 层不会像普通的 Transformer 中的 decoder 层那样有 encoder-decoder attention 子层。不过，它仍然会有 self-attention 层（这些层使用了 maks，因此不会捕捉到未来的 token）。
有了这个结构，我们可以继续在同样的语言建模任务上训练这个模型：使用大规模未标记的数据来预测下一个词。只是把 7000 本书的文字扔给它，然后让他学习。书籍对这种任务是非常有用的，因为书籍的数据允许模型将相关信息关联起来，即使它们被大量文本分隔开。如果你使用 tweets 或者文章来训练时，你是得不到这些信息的。
下游任务的迁移学习
现在，OpenAI Transformer 已经预训练好了，它的网络层已经调整到可以很好地处理语言，我们可以开始使用它来处理下游任务。让我们先看下句子分类（把电子邮件分类为 ”垃圾邮件“ 或者 ”非垃圾邮件“）：
OpenAI 的论文概述了一些列输入变换方法，来处理不同类型任务的输入。下面这种图片来源于论文，展示了执行不同任务的模型结构和输入变换。
这是不是很巧妙的做法？
BERT：从 Decoder 到 Encoder
OpenAI Transformer 为我们提供了一个基于 Transformer 的可以微调的预训练网络。但是在从 LSTM 到 Transformer 的过程中，有些东西不见了。ELMo 的语言模型是双向的，但 OpenAI Transformer 只训练了一个前向的语言模型。我们是否可以构建一个基于 Transformer 的语言模型，它既向前看，又向后看（用技术术语来说 - 是否以左边和右边的上下文为条件的？）。
R-rated BERT 说，“拿着我的啤酒”。
Masked Language Model
BERT 说，“我们要用 Transformer 的 encoder”。
Ernie 说，”这太疯狂了，每个人都知道双向条件允许每个词在多层上下文中看到自己“。
BERT 自信地说，”我们会使用 mask“。
找到正确合适的任务来训练一个 Transformer 的 encoder 是一个复杂的障碍，BERT 通过使用早期文献中的 "masked language model" 概念（在这里被称为完形填空）来解决这个问题。
除了屏蔽输入中 15% 的单词外， BERT 还混合使用了其他的一些技巧，来改进模型之后的微调。有时它会随机地用一个词替换另一个词，然后要求模型预测这个位置的正确单词。
两个句子的任务
如果你回顾 OpenAI Transformer 在处理不同任务时所做的输入变换，你会注意到有些任务需要模型对两个句子做一些智能的判断（例如，它们是不是同一句话的不同解释？将一个维基百科条目作为输入，再将一个相关的问题作为另一个输入，我们可以回答这个问题吗？）。
为了让 BERT 更好地处理多个句子之间的关系，预训练过程还包括一个额外的任务：给出两个句子（A 和 B），B 是否是 A 后面的相邻句子？
特定任务的模型
BERT 的论文展示了将 BERT 用于多种任务的方法。
将 BERT 用于特征提取
微调的方法不是使用 BERT 的唯一方法。就像 ELMo，你可以使用预训练的 BERT 来创建语境化的词嵌入。然后你可以把这些词嵌入用到你现有的模型中 – 论文里展示了这种方法在命名实体识别这样的任务中产生的结果，接近于微调的 BERT 产生的结果。
哪种向量最适合作为上下文词嵌入？我认为这取决于任务。论文里验证了 6 种选择（微调模型的分数为 96.4）：
如何使用 BERT
尝试 BERT 的最佳方式是通过托管在 Google Colab 上的 BERT FineTuning with Cloud TPUs。如果你之前从来没有使用过 Cloud TPU，那这也是一个很好的尝试开端，因为 BERT 代码可以运行在 TPU、CPU 和 GPU。
下一步是查看 BERT 仓库 中的代码：
- 模型是在 modeling.py（
class BertModel）中定义的，和普通的 Transformer encoder 完全相同。 - run_classifier.py 是微调网络的一个示例。它还构建了监督模型分类层。如果你想构建自己的分类器，请查看这个文件中的
create_model()方法。 - 可以下载一些预训练好的模型。这些模型包括 BERT Base、BERT Large，以及英语、中文和包括 102 种语言的多语言模型，这些模型都是在维基百科的数据上进行训练的。
- BERT 不会将单词作为 token。相反，它关注的是 WordPiece。tokenization.py 就是 tokenizer，它会将你的单词转换为适合 BERT 的 wordPiece。
致谢
感谢 Jacob Devlin、Matt Gardner、Kenton Lee、Mark Neumann 和 Matthew Peters](https://twitter.com/mattthemathman) 为这篇文章的早期版本提供了反馈。
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