前言

BERT出自论文：《BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》 2019年

近年来，在自然语言处理领域，BERT模型受到了极为广泛的关注，很多模型中都用到了BERT-base或者是BERT模型的变体，而且在模型中增加了BERT预训练模型之后，许多NLP任务的模型性能都得到了很大程度的提升，这也说明了BERT模型的有效性。

由于BERT模型内容较多，想要深入理解该模型并不容易，所以我分了大概三篇博客来介绍BERT模型，第一篇（也就是本篇博客）主要介绍BERT模型的整体架构，对模型有一个整体的认识和了解；第二篇详细介绍BERT模型中的重点内容，包括它所提出的两个任务；第三篇从代码的角度来理解BERT模型。

目前我只完成了前两篇论文，地址如下，之后完成第三篇会进行更新。

第一篇：【BERT】深入理解BERT模型1——模型整体架构介绍

第二篇：【BERT】深入BERT模型2——模型中的重点内容，两个任务

第三篇：

---

BERT整体架构介绍

1、BERT模型基于Transformer架构实现，是一种全新的双向编码器语言模型。与ELMo、GPT等单相语言模型不同，BERT旨在构建一个双向的语言模型来更好地捕获语句间的上下文语义，使其在更多的下游任务上具有更强的泛化能力。因此，预训练完成的BERT模型被迁移到下游任务时，只需要再添加一个额外的输出层便可以进行微调，例如问答和语言推理任务，并不需要针对具体的任务进行模型架构的修改。

2、为了使NLP模型能够充分利用海量廉价的无标注数据信息，预训练语言模型应运而生。

通过模型预训练，我们可以从海量数据集中初步获取潜在的特征规律，再将这些共性特征移植到特定的任务模型中去，将学习到的知识进行迁移。具体来说，我们需要将模型在一个通用任务上进行参数训练，得到一套初始化参数，再将该初始化模型放置到具体任务中，通过进一步的训练来完成更加特殊的任务。

预训练模型的推广，使得许多NLP任务的性能获得了显著提升，它为模型提供了更好的初始化参数，大大提高了其泛化能力。

3、当前的预训练模型主要分为基于特征和微调两大类，但它们大都基于单向的语言模型来进行语言学习表征，这使得许多句子级别的下游任务无法达到最优的训练效果。本文提出的BERT模型（双向预训练表征模型），很大程度上缓解了单向模型带来的约束。同时，引入了“完形填空”和“上下句匹配”分别作为单词级别和句子级别的两大通用任务，对BERT模型进行训练。

基于特征的无监督方法主要是指单词嵌入表征学习。首先将文本级别的输入输出为特征向量的形式，再将预训练好的嵌入向量作为下游任务的输入。

基于微调的无监督方法主要是在，我们在某些通用任务上预训练完成的模型架构，可以被直接复制到下游任务中，下游任务根据自身需求修改目标输出，并利用该模型进行进一步的训练。也就是说，下游任务使用了和预训练相同的模型，但是获得了一个较优的初始化参数，我们需要对这些参数进行微调，从而在特殊任务上获得最优性能。

基于有监督数据的迁移学习，是基于存在大量有监督数据集的任务来获取预训练模型，例如自然语言推理和机器翻译。

4、BERT模型创造性地将Transformer中的Encoder架构引入预训练模型中，成为第一个使用双向表征的预训练语言模型。同时，为了适应该双向架构，BERT引入了两项新的NLP任务——完形填空和上下句匹配，类捕获词语级别和句子级别的表征，并使之具有更强的泛化能力。

5、具体方法：

BERT整体框架包含Pre-training和Fine-tuning两个阶段，Pre-training阶段，模型首先在设定的通用任务上，利用无标签数据进行训练。训练好的模型获得了一套初始化参数之后，再到Fine-tuning阶段，模型被迁移到特定任务中，利用有标签数据继续调整参数，知道在特定任务上重新收敛。

BERT模型采用了Transformer中的Encoder架构，通过引入多头注意力机制，将Encoder块进行堆叠，形成最终的BERT架构。为了适应不同规模的任务，BERT将其结构分为了base和large两类，较小规模的base结构含有12个Encoder单元，每个单元含有12个Attention块，词向量维度为768；较大规模的large结构含有24个Encoder单元，每个单元中含有16个Attention块，词向量维度为1024。通过使用Transformer作为模型的主要框架，BERT能够更彻底地捕获语句中的双向关系，极大地提升了预训练模型在具体任务中的性能。

BERT模型的输入由三部分组成。除了传统意义上的token词向量外，BERT还引入了位置词向量和句子词向量。位置词向量的思想与Transformer一致，但BERT并未使用其计算公式，而是随机初始化后放入模型一同训练；句子词向量实质上是一个0-1表征，目的是区分输入段落中的上下句。这三种不同意义的词向量相加，构成了最终输入模型的词向量。

Pre-training：BERT的预训练部分使用了完形填空和上下句匹配两个无监督任务。“完形填空”代表了词语级别的预训练任务，该任务对输入句子中若干随机位置的字符进行遮盖，并利用上下文语境对遮盖字符进行预测。（MLM）“上下句匹配”代表了句子级别的预训练任务，该任务给出两个句子，利用句子之间的语义连贯性判定这两个句子是否存在上下句关系。这两个预训练任务对于大量NLP任务的架构具有更好的代表性，同时也更能匹配模型本身的双向架构，对模型的泛化能力有着巨大的提升帮助。

Fine-tuning：训练具体任务时，我们只需将具体任务中的输入输出传入预训练完成的BERT模型，继续调整参数直至模型再次收敛。该过程成为微调（Fine-tuning）。相比于预训练来说，微调的代价是极小的。在大部分NLP任务中，我们只需要在GPU上对模型进行几个小时的微调，便可使模型在具体任务上收敛，完成训练。

6、实验结果及结论

结果表明，即使是在有标签数据量较小的数据集上，随着模型规模的提高，任务的准确度都获得了显著的提升。进一步可得出结论：如果模型已经经过过滤充分的预训练，那么当将模型缩放到一个极限的规模尺寸时，仍然能够在小规模的微调任务上产生较大的改进。

预训练模型的迁移学习，逐渐成为语言理解系统中不可或缺的一部分，它甚至能够使得一些低资源的任务从深度单向架构中受益。

---

以上就是对BERT模型理论知识的整体理解，看完之后应该能有个整体的认识吧。