編輯“BERT模型”

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種革命性的語言表示模型，由[[Google]]在2018年提出。BERT主要創(chuàng)新在于引入了雙向性（bidirectional）和[[Transformer模型]]結(jié)構(gòu)，從而能夠更好地捕捉[[文本]]中的語境信息。

通過預(yù)訓(xùn)練階段，BERT可以學(xué)習(xí)豐富的語言表示，然后在特定任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)，無需對模型結(jié)構(gòu)進(jìn)行大幅度修改，就能在多個自然語言處理任務(wù)上取得最先進(jìn)的表現(xiàn)。這種通用性使得BERT成為一個非常強(qiáng)大且靈活的模型，在回答問題、語言推斷、命名實(shí)體識別等各種任務(wù)上都表現(xiàn)優(yōu)異。
== 模型結(jié)構(gòu) ==
=== Transformer編碼器 ===

每個Transformer編碼器層包括兩個主要部分：

1、自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）：這部分允許模型在生成每個單詞的表示時考慮輸入序列中所有其他單詞的影響。自注意力機(jī)制通過計算單詞之間的注意力權(quán)重來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，這些權(quán)重衡量了單詞間的相互關(guān)系和重要性。

2、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feed-Forward Neural Network）：在自注意力機(jī)制之后，模型會通過一個前饋神經(jīng)[[網(wǎng)絡(luò)]]，該網(wǎng)絡(luò)包含兩個線性變換之間有一個非線性激活函數(shù)（如ReLU）。這個前饋網(wǎng)絡(luò)用于進(jìn)一步處理從自注意力機(jī)制得到的表示。

=== 雙向結(jié)構(gòu) ===

與單向模型（如OpenAI的GPT）相比，BERT的雙向結(jié)構(gòu)有以下優(yōu)勢：

1、全面的上下文信息：由于BERT同時考慮了每個詞的左側(cè)和右側(cè)信息，因此它可以更全面地理解上下文，這對于許多NLP任務(wù)至關(guān)重要。

2、更好的語言理解能力：雙向結(jié)構(gòu)使得BERT能夠處理需要同時考慮前后文信息的復(fù)雜任務(wù)，例如句子中的詞匯消歧或語境中的否定檢測。

3、靈活性：因?yàn)锽ERT基于雙向結(jié)構(gòu)，它可以通過在預(yù)訓(xùn)練期間使用不同的預(yù)訓(xùn)練任務(wù)來靈活地適應(yīng)不同類型的下游任務(wù)，例如Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。

=== 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào) ===

BERT模型通過預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)通用的語言表示，然后在具體的下游任務(wù)上進(jìn)行微調(diào)。在預(yù)訓(xùn)練階段，BERT使用了兩種策略：

1、Masked Language Model（MLM）：隨機(jī)遮蔽輸入序列中的一些單詞，并讓模型預(yù)測這些遮蔽單詞。這促使BERT學(xué)習(xí)雙向上下文信息。

2、Next Sentence Prediction（NSP）：給定兩個句子A和B，模型需要預(yù)測B是否是A的下一句。這鼓勵模型理解句子間的關(guān)系。

在微調(diào)階段，BERT利用在預(yù)訓(xùn)練階段學(xué)到的參數(shù)作為初始化，并在特定的任務(wù)數(shù)據(jù)集上繼續(xù)訓(xùn)練，以適應(yīng)特定任務(wù)的細(xì)微差別。
== 輸入表示 ==
1、Token Embeddings（詞嵌入）：用于表示每個標(biāo)記的詞嵌入或詞向量。這些詞嵌入是預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)到的單詞級別的表示，每個標(biāo)記都會被映射為一個高維向量。

2、Segment Embeddings（句子嵌入）：用于區(qū)分不同句子之間的關(guān)系，特別是在處理句對任務(wù)時。通過句子嵌入，BERT可以區(qū)分兩個不同句子的邊界，從而更好地理解句子之間的語義關(guān)系。

3、Positional Embeddings（位置嵌入）：用于標(biāo)記每個標(biāo)記在句子中的位置信息。由于Transformer模型沒有固定的序列順序，因此需要通過位置嵌入來指示每個標(biāo)記在句子中的具體位置。位置嵌入是通過學(xué)習(xí)得到的，能夠幫助模型理解標(biāo)記之間的相對位置關(guān)系。
== 相關(guān)條目 ==
* [[GPT-4]]
* [[ChatGPT]]
* [[訊飛星火]]
* [[文心一言]]
* [[騰訊混元]]
[[category:AI大模型|B]]