想研究又不会研究的研究生
想研究又不会研究的研究生

李宏毅老师-自监督学习（Self-supervised Learning）Part3

慢慢来，会更好！
大家好，我是一个想研究又不会研究的研究生
陪伴大家一起学习成长！

那么，为什么我们要先做BERT工作呢？

越相近的字产生的向量越接近，如果与草、鸟与鱼等
同时，BERT会根据上下文，不同语义的同一个字会产生不同的向量

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看看下图的例子，同一个果字对应的向量会不一样

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有两堆苹果
一堆是吃的苹果（5个）
一堆是苹果模型（5个）

那么我们就可以发现，前5个果相似度高，前5个跟后5个相似度就低

李宏毅老师-自监督学习（Self-supervised Learning）Part3_第3张图片

所以，BERT输出的向量代表了那个词的意思。
可以在接下来的任务做的更好

那为什么BERT有如此功效呢？
因为训练BERT的时候就是根据上下文咨询来填空的

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但是真的是这样吗？
可能还有其他不知所云的原因呢
我们来看一个DNA分类的例子

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神奇的地方是，使用了we，you等字代替氨基酸，BERT的分类会更好。

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接下来，我们来看一个Multi-lingual BERT
它的特点就是用各种语言来做填空题

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我们在这里train了104种不同的语言来做填空题
那它有什么神奇之处的

我们拿英文的问答的资料做train，接下来它就会自动学做中文的问答的问题
下面是一些不可思议真实的数据

李宏毅老师-自监督学习（Self-supervised Learning）Part3_第10张图片

那为什么会这样的呢？
也许对于它而言，不同语言没什么差距
所以同义的不同语言的向量会比较接近

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为了探寻不同语言之间的关系，做了这么一件事情

将所有中文的embbeding平均一下，英文的embbeding平均一下，发现两者之间存在着差距，
这个差距用一个蓝色向量来表示。

对一个multi-BERT输入英文问题后，
会输出一堆embedding，这堆embedding加上这个差距的embbeding后，最终竟然能输出中文的答案。

李宏毅老师-自监督学习（Self-supervised Learning）Part3_第12张图片

下面是真实的结果
好神奇

李宏毅老师-自监督学习（Self-supervised Learning）Part3_第13张图片

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