Google BERT摘要

2024-10-21 15:36:10

1.BERT模型

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

1.1 模型结构

由于模型的构成元素Transformer已经解析过，就不多说了，BERT模型的结构如下图最左：

对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。

对比ELMo，虽然都是“双向”，但目标函数其实是不同的。ELMo是分别以 $P(w_i| w_1, ...w_{i-1})$ 和 $P(w_i|w_{i+1}, ...w_n)$ 作为目标函数，独立训练处两个representation然后拼接，而BERT则是以 $P(w_i|w_1, ...,w_{i-1}, w_{i+1},...,w_n)$ 作为目标函数训练LM。

1.2 Embedding

这里的Embedding由三种Embedding求和而成：

其中：

Token Embeddings是词向量，第一个单词是CLS标志，可以用于之后的分类任务
Segment Embeddings用来区别两种句子，因为预训练不光做LM还要做以两个句子为输入的分类任务
Position Embeddings和之前文章中的Transformer不一样，不是三角函数而是学习出来的

总结：

1. BERT的特征提取，是在捕捉词的（前后）位置关系。bidirectional决定了能获得前后的关系，position embedding决定了能学到更长的顺序关系。

2.训练，分为pre-train和fine-tune。pre-train中用到了MLM, Masked LM.

3. trick: MLM. 在训练过程中作者随机mask 15%的token，而不是把像cbow一样把每个词都预测一遍。最终的损失函数只计算被mask掉那个token。

4. 缺点：（1）[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现

（2）每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46652512

https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf

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