what is BERT?

BERT

Introduction

Paper

参考博客

9781838821593_ColorImages.pdf (packt-cdn.com)

Bidirectional Encoder Representation from Transformer

来自Transformer的双向编码器表征

基于上下文（context-based）的嵌入模型。

那么基于上下文（context-based）和上下文无关（context-free）的区别是什么呢？

• He got bit by python.
• Python is my favorite programming language.
  

​ 可以发现，同一个单词在不同句子的不同位置的含义可能是不同的，我们希望两个句子中的Python的词嵌入向量有不同的表征，那么就称是基于上下文（context-based）的。

​ 在Transformer的Encoder中，我们的输入是完整的序列，自注意力机制允许模型在处理每个位置的输入时，考虑到输入序列中的所有其他位置。这意味着，对于每个输入位置，模型都能够同时关注左侧和右侧的上下文，而不仅仅是单向的左侧或右侧。这种特性使得Transformer的编码器天然具有双向建模的能力。

​ 通过BERT，给定一个句子，我们就得到了句子中每个单词的上下文嵌入向量表示。

Model architecture

​ BERT的显著特点是在不同的下游任务中采用统一的架构。这意味着可以对同一个预训练模型进行微调，用于多种可能与模型训练时的任务不相似的最终任务，并能够达到接近SOTA的结果。

• MNLI（Multi-Genre Natural Language Inference）

  是一个大规模的、众包实现的蕴涵分类任务（Williams et al., 2018）。在这个任务中，给定一对句子，目标是预测第二个句子相对于第一个句子是蕴涵、矛盾还是中性的关系。任务的核心是判断两个句子之间的逻辑关系，即第一个句子是否蕴含了第二个句子，两个句子是否矛盾，或者它们之间是否没有明显的逻辑关系。这种任务通常用于评估模型在文本推断方面的性能，因为它涉及理解和推理句子之间的关系。

• NER（Named Entity Recognition）

  命名实体识别任务，涉及在文本中标注和识别具有特定类别（如人名、地名、组织名等）的实体。

• SQuAD（Stanford Question Answering Dataset）

  斯坦福问答数据集（SQuAD v1.1）是由10万个众包问答对（crowdsourced question/answer pairs）组成的集合（Rajpurkar等人，2016）。给定一个问题和包含答案的维基百科段落，任务是预测在段落中的答案文本跨度。在这个任务中，模型需要从给定的段落中找到与问题相匹配的答案文本，并输出答案的开始和结束位置。SQuAD数据集旨在评估问答系统的性能，要求模型能够理解问题并从相关文本中提取准确的答案。

不同模型配置

L: Encoder数量；

A: 多头注意力数量；

H: 隐藏单元数。

• BERT Base: L=12, H=768, A=12.
  Total Parameters=110M!
• BERT Large: L=24, H=1024, A=16.
  Total Parameters=340M!!

	L	H
BERT-tiny	2	128
BERT-mini	4	256
BERT-small	4	512
BERT-medium	8	512

Input

Token embedding——标记嵌入

标记嵌入是将文本中的每个单词或子词映射为实数向量的过程。在BERT中，采用了基于WordPiece的分词方式，将单词拆分成子词或子词块。

[CLS]–Classification

• [CLS] 标记位于每个输入序列的开头，表示“分类”或“汇总”标记。

[SEP]–Separator

• [SEP] 标记用于分隔两个句子，它在输入序列中标识两个独立的文本段。

Segment embedding——片段嵌入

片段嵌入是为了处理两个句子之间的关系。在涉及两个句子的输入情况下，为每个单词或子词分配一个片段标识符，以区分来自不同句子的信息。

Position embedding ——位置嵌入

位置嵌入是为了引入序列中的顺序信息，每个输入位置都会被分配一个表示其相对位置的向量。

位置嵌入通过使用预定义的位置编码（通常是固定的正弦和余弦函数）来表示输入序列中每个位置的信息。这些位置嵌入与对应的标记嵌入相加，以提供关于标记在序列中位置的信息。

位置嵌入的目标是帮助模型理解输入文本的顺序信息，这对于捕捉上下文和语境非常重要。

最终表示

Pre-training

BERT模型的预训练基于两个任务：

• Masked LM
• Next Sentence Prediction(NSP)

语言建模划分如下：

• 自回归
  • 在自回归语言模型中，模型的目标是预测序列中的下一个元素，给定其之前的元素。
  • 单向的
• 自编码
  • 自编码语言模型通过学习将输入数据重新生成为自身，强制模型通过中间表示（编码）来捕捉数据的重要特征。
  • 双向的

Masked LM (MLM)

屏蔽语言建模：从输入文本中随机选择一些单词，并将它们屏蔽（用特殊的标记替代），然后让模型预测这些被屏蔽的单词。

In Autumn the ______ fall from the trees.

BERT规定，对于给定的输入序列，我们随机屏蔽15%的单词。

举个例子，假设我们屏蔽单词city，然后用[MASK]标记替换这个单词，结果为：

tokens = [ [CLS], Paris, is, a beautiful, [MASK], [SEP], I, love, Paris, [SEP] ]

​ 然而，在大多数下游任务中，微调阶段通常不涉及对被屏蔽令牌的直接预测。这种差异可能导致预训练和微调之间的不一致性，因为在预训练过程中模型被要求执行一项任务，而在微调过程中模型需要适应不同的任务。

​ 为了缓解这种不匹配问题，在训练中，大约有15%的单词被屏蔽，但并非所有被屏蔽的单词都被[MASK]标记替换。

​ BERT采用了微妙的屏蔽方式，对于这些15%的要屏蔽的单词，我们将会做下面的事情：

• 80%的概率，我们用[MASK]标记替换该标记：

  tokens = [ [CLS], Paris, is, a beautiful, [MASK], [SEP], I, love, Paris, [SEP] ]
  

• 10%的概率，我们用一个随机标记(单词)替换该标记：

  随机标记引入了更多的噪声，增加模型的数据多样性、降低模型对具体标记的依赖性。

  tokens = [ [CLS], Paris, is, a beautiful, love, [SEP], I, love, Paris, [SEP] ]
  

• 剩下10%的概率，我们不做任何替换：

  tokens = [ [CLS], Paris, is, a beautiful, city, [SEP], I, love, Paris, [SEP] ]\
  

为了预测屏蔽的标记，我们将BERT返回的屏蔽的单词表示$R_{\text{[MASK]}}$ 喂给一个带有softmax激活函数的前馈神经网络。然后该网络输出词表中每个单词属于该屏蔽的单词的概率。

屏蔽语言建模也被称为**完形填空(cloze)**任务。我们已经知道了如何使用屏蔽语言建模任务训练BERT模型。而屏蔽输入标记时，我们也可以使用一个有点不同的方法，叫作全词屏蔽(whole word masking,WWM)。

全词屏蔽(WWM)

​ 考虑句子Let us start pretraining the model。

1、在使用该分词器之后，我们得到下面的标记：

tokens = [let, us, start, pre, ##train, ##ing, the, model]

2、然后增加[CLS]和[SEP]标记：

tokens = [[CLS], let, us, start, pre, ##train, ##ing, the, model, [SEP]]

3、接着随机屏蔽15%的单词。假设屏蔽后的结果为：

tokens = [[CLS], [MASK], us, start, pre, [MASK], ##ing, the, model, [SEP]]

4、从上面可知，我们屏蔽了单词let和##train。其中##train是单词pretraining的一个子词。**在全词屏蔽模型中，如果子词被屏蔽了，然后我们屏蔽与该子词对应单词的所有子词。**因此，我们的标记变成了下面的样子：

tokens = [[CLS], [MASK], us, start, [MASK], [MASK], [MASK], the, model, [SEP]]

5、注意我们也需要保持我们的屏蔽概率为15%。所以，当屏蔽子词对应的所有单词后，如果超过了15%的屏蔽率，我们可以取消屏蔽其他单词。如下所示，我们取消屏蔽单词let来控制屏蔽率：

tokens = [[CLS], let, us, start, [MASK], [MASK], [MASK], the, model, [SEP]]

下一句预测(NSP)

​ 在BERT的预训练中，语言模型（LM）并不直接捕捉两个句子之间的关系，而这在许多下游任务中是相关的，比如问答（QA）和自然语言推理（NLI）。为了教导模型理解句子之间的关系，BERT采用了二元分类的下一句预测（NSP）任务。

​ 模型被要求判断两个输入句子是否在原始文本中是相邻的，即后一个句子是否是前一个句子的下一句。

考虑下面两个句子：

Sentence A: She cooked pasta.
Sentence B: It was delicious.

这两个句子中，$B$就是$A$的下一句，所以我们标记这对句子为isNext。

然后看另外两个句子：

Sentence A: Turn the radio on.
Sentence B: She bought a new hat. 

显然$B$不是$A$的下一句，所以我们标记这个句子对为notNext。

在NSP任务中，我们模型的目标是预测句子对属于isNext还是notNext。

那么NSP任务有什么用？通过运行NSP任务，我们的模型可以理解两个句子之间的关系，这会有利于很多下游任务，像问答和文本生成。

如何训练？

对于isNext类别，我们从某篇文档中抽取任意相连的句子，然后将它们标记为isNext；对于notNext类别，我们从一篇文档中取一个句子，然后另一个句子随机的从所有文档中取，标记为notNext。同时我们需要保证数据集中50%的句子对属于isNext，剩下50%的句子对属于notNext。

[CLS]标记保存了所有标记的聚合表示，将$R_{[CLS]}$喂给一个带有softmax函数的全连接网络，返回我们输入的句子对对应isNext和notNext的概率。

ouput

1. pooler output

   in: [CLS]

   用于分类/回归任务

2. sequence output

   序列任务

GPT — 远房表亲

• BERT：双向 预训练语言模型 + fine-tuning（微调）
• GPT：自回归 预训练语言模型 + Prompting（指示/提示）

如前所述，BERT 将 Transformer 的编码器部分堆叠为其构建块。同时，GPT 使用 Transformer 的解码器部分作为其构建块。