Bert

BERT，全稱為“Bidirectional Encoder Representations from Transformers”，是一種預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言表示的方法，意味著我們?cè)谝粋€(gè)大型文本語(yǔ)料庫(kù)（如維基百科）上訓(xùn)練一個(gè)通用的“語(yǔ)言理解”模型，然后將該模型用于我們關(guān)心的下游NLP任務(wù)（如問(wèn)答）。BERT的表現(xiàn)優(yōu)于之前的傳統(tǒng)NLP方法，因?yàn)樗堑谝粋€(gè)用于預(yù)訓(xùn)練NLP的無(wú)監(jiān)督的、深度雙向系統(tǒng)。

Bert是利用無(wú)標(biāo)簽方式建模的，當(dāng)談到NLP語(yǔ)料庫(kù)中的無(wú)標(biāo)簽和有標(biāo)簽數(shù)據(jù)時(shí)，一個(gè)常見(jiàn)的例子是將文本分類任務(wù)。下面是一個(gè)例子：

無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)：來(lái)自維基百科的大量文本，這些文本沒(méi)有被人工標(biāo)記或者標(biāo)注。這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，例如 BERT、GPT 等，以學(xué)習(xí)通用的語(yǔ)言表示形式。

有標(biāo)簽數(shù)據(jù)：例如 IMDB 電影評(píng)論數(shù)據(jù)集，其中每個(gè)評(píng)論都被標(biāo)記為正面或負(fù)面情感。這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)訓(xùn)練文本分類器，使其能夠自動(dòng)對(duì)新的評(píng)論進(jìn)行情感分類。

Bert的無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法非常重要，因?yàn)樗试S我們?cè)诖笠?guī)模文本語(yǔ)料庫(kù)中進(jìn)行訓(xùn)練，而無(wú)需為每個(gè)具體的NLP任務(wù)收集大量的有標(biāo)簽數(shù)據(jù)。由于網(wǎng)絡(luò)上有大量的無(wú)標(biāo)簽文本數(shù)據(jù)，這種方法使得BERT可以利用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，提高模型在各種任務(wù)上的表現(xiàn)。與此同時(shí)，無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練還能夠提高模型對(duì)于語(yǔ)言的理解和表達(dá)能力。BERT的無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練方法使得我們可以使用一個(gè)通用的"語(yǔ)言理解"模型，用于各種NLP任務(wù)，如問(wèn)答、文本分類、實(shí)體識(shí)別等，而無(wú)需為每個(gè)任務(wù)重新訓(xùn)練一個(gè)新的模型。BERT 的主要任務(wù)是通過(guò)訓(xùn)練模型來(lái)預(yù)測(cè)文本序列中缺失的單詞，因此模型只需要對(duì)輸入的文本序列進(jìn)行編碼，而不需要對(duì)序列進(jìn)行解碼。他只用到了Transformer中的Encoder。

Pre-training BERT

Pre-training BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種基于大規(guī)模無(wú)標(biāo)注文本數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練方法，目的是為了訓(xùn)練出一個(gè)通用的語(yǔ)言模型，能夠理解上下文語(yǔ)境中詞語(yǔ)的語(yǔ)義信息。

在BERT的預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中，使用了兩個(gè)階段的訓(xùn)練方式：Masked LM和Next Sentence Prediction。

（1）Masked LM（MLM）

Masked Language Modeling (MLM) 是 BERT 模型的一種預(yù)訓(xùn)練方法，通過(guò)將輸入文本中的某些單詞隨機(jī)地替換成特殊的 [MASK] 標(biāo)記，使模型在預(yù)測(cè)被替換的單詞時(shí)需要依據(jù)上下文信息進(jìn)行推斷，從而學(xué)習(xí)到單詞的上下文相關(guān)性。

具體來(lái)說(shuō)，對(duì)于輸入文本中的每個(gè)單詞，以一定的概率（比如15%）隨機(jī)選擇將其替換為 [MASK] 標(biāo)記，然后將經(jīng)過(guò) [MASK] 標(biāo)記處理后的文本輸入給模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。在預(yù)測(cè)過(guò)程中，模型需要根據(jù)上下文信息猜測(cè)被 [MASK] 標(biāo)記替換的單詞。這樣的預(yù)測(cè)任務(wù)可以促使模型學(xué)習(xí)到單詞的上下文信息，從而提高下游任務(wù)的性能。

例如，對(duì)于輸入文本 "I went to the [MASK] to buy some apples"，模型需要根據(jù)上下文信息猜測(cè)被 [MASK] 標(biāo)記替換的單詞是 "store"，"market"，"shop" 等。通過(guò)這樣的預(yù)測(cè)任務(wù)，模型可以學(xué)習(xí)到 "store"，"market"，"shop" 在不同上下文中的含義和用法，從而提高下游任務(wù)（如文本分類、情感分析、問(wèn)答等）的性能。因?yàn)椴捎蒙舷挛臒o(wú)關(guān)的方式進(jìn)行建模，意味著模型不考慮單詞在句子中的位置和上下文環(huán)境，而是將每個(gè)單詞獨(dú)立地編碼為固定的向量表示。所以MLM是至關(guān)重要的，因?yàn)樗麑W(xué)習(xí)了上下文的信息。

（2）Next Sentence Prediction（NSP）

Next Sentence Prediction (NSP) 是 BERT 中的另外一種預(yù)訓(xùn)練任務(wù)，用于訓(xùn)練模型學(xué)習(xí)句子之間的關(guān)系。它的目標(biāo)是判斷兩個(gè)句子是否是相鄰的，即判斷一個(gè)句子是否是另一個(gè)句子的下一句。

NSP 的訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)于每一對(duì)輸入的句子，有一半是相鄰的，另一半是隨機(jī)選擇的不相鄰的句子。模型需要對(duì)這兩種情況進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。這個(gè)任務(wù)主要是為了幫助模型學(xué)習(xí)更好的語(yǔ)義表示，尤其是對(duì)于需要理解多個(gè)句子之間關(guān)系的任務(wù)，如問(wèn)答和文本推理。

輸入的文本會(huì)被分成多個(gè)token，每個(gè)token會(huì)被映射為一個(gè)向量表示，這個(gè)向量表示就被稱為token embedding。

除了token embedding之外，BERT還有另外兩種embedding，分別是sentence embedding和positional embedding。

Sentence embedding是對(duì)整個(gè)句子進(jìn)行編碼得到的向量表示。在BERT中，對(duì)于輸入的句子對(duì)（比如問(wèn)答場(chǎng)景下的問(wèn)題和回答），BERT會(huì)將句子對(duì)之間的特殊標(biāo)記“[SEP]”添加到中間，并在整個(gè)輸入序列的開(kāi)頭添加另一個(gè)特殊標(biāo)記“[CLS]”。然后，整個(gè)序列的第一個(gè)token對(duì)應(yīng)的向量就是整個(gè)句子的sentence embedding。

Positional embedding則是用來(lái)表示每個(gè)token在句子中的位置信息。由于Transformer并不保留輸入中token的位置信息，因此需要在輸入的token embedding中加入位置信息，使得Transformer能夠捕捉到句子中token的位置信息。這里采用了一種相對(duì)位置編碼的方式，將每個(gè)token與其他token的相對(duì)位置信息編碼成一個(gè)向量，然后將該向量加到該token的embedding中。

在BERT中，這三種embedding會(huì)被拼接在一起，然后送入Transformer進(jìn)行編碼。這些編碼代表了符號(hào)句子位置的特征。

通過(guò)使用 MLM 和 NSP 兩個(gè)任務(wù)來(lái)預(yù)訓(xùn)練模型，BERT 能夠?qū)W習(xí)到更加豐富的語(yǔ)言表示，這些表示可以在各種 NLP 任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)。

Fine-tuning BERT

Fine-tuning BERT是指在使用預(yù)訓(xùn)練的BERT模型后，將其進(jìn)一步調(diào)整以適應(yīng)特定任務(wù)的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程可以理解為在BERT的基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào)以使其更加適合完成特定的自然語(yǔ)言處理（NLP）任務(wù)。

Fine-tuning BERT的主要步驟如下：

• 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集：根據(jù)特定的NLP任務(wù)，準(zhǔn)備相應(yīng)的數(shù)據(jù)集，包括訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。
• 定義任務(wù)：根據(jù)任務(wù)類型，選擇適當(dāng)?shù)腂ERT模型和Fine-tuning策略。對(duì)于分類任務(wù)，可以使用BERT的CLS向量來(lái)表示整個(gè)句子，并通過(guò)添加一個(gè)全連接層來(lái)預(yù)測(cè)標(biāo)簽。對(duì)于序列標(biāo)注任務(wù)，可以在BERT的基礎(chǔ)上添加一個(gè)序列標(biāo)注層。
• Fine-tuning：將準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)集輸入BERT模型進(jìn)行Fine-tuning。在Fine-tuning過(guò)程中，對(duì)BERT模型的參數(shù)進(jìn)行微調(diào)，以適應(yīng)特定的NLP任務(wù)。通常使用反向傳播算法進(jìn)行模型優(yōu)化。
• 模型評(píng)估：使用驗(yàn)證集評(píng)估Fine-tuning后的模型性能，可以根據(jù)驗(yàn)證集的性能調(diào)整Fine-tuning策略或BERT模型的超參數(shù)。最終，使用測(cè)試集評(píng)估模型的性能。

需要注意的是，F(xiàn)ine-tuning BERT需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間，因?yàn)锽ERT模型本身具有非常多的參數(shù)和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。此外，F(xiàn)ine-tuning BERT的性能還取決于任務(wù)的復(fù)雜性、數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和模型的選擇等因素。

代碼實(shí)現(xiàn)

下面是使用PyTorch實(shí)現(xiàn)Bert模型的示例代碼，包括模型定義、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和推理：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data as data
import transformers
# 1. 定義Bert模型
class BertModel(nn.Module):
    def __init__(self, bert_config):
        super(BertModel, self).__init__()
        self.bert = transformers.BertModel(bert_config)
        self.dropout = nn.Dropout(bert_config.hidden_dropout_prob)
        self.fc = nn.Linear(bert_config.hidden_size, num_classes)
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        output = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        output = output[1]  # 取第1個(gè)tensor作為CLS向量
        output = self.dropout(output)
        output = self.fc(output)
        return output
# 2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
# 數(shù)據(jù)集包含輸入序列和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽
inputs = ["I love Python programming.", "Python is a high-level programming language."]
labels = [0, 1]  # 0表示第1個(gè)句子不是關(guān)于Python編程的，1表示第2個(gè)句子是關(guān)于Python編程的
tokenizer = transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
max_seq_length = 64  # 輸入序列最大長(zhǎng)度
inputs_ids = []
attention_masks = []
for input_text in inputs:
    # 將文本轉(zhuǎn)換為ids和attention mask
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
        input_text,
        add_special_tokens=True,
        max_length=max_seq_length,
        pad_to_max_length=True,
        return_attention_mask=True,
        return_tensors='pt'
    )
    inputs_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
inputs_ids = torch.cat(inputs_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
labels = torch.tensor(labels)
# 3. 定義超參數(shù)和優(yōu)化器
num_classes = 2
learning_rate = 2e-5
num_epochs = 3
batch_size = 2
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = BertModel(transformers.BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')).to(device)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
# 4. 定義數(shù)據(jù)加載器
dataset = data.TensorDataset(inputs_ids, attention_masks, labels)
dataloader = data.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
# 5. 訓(xùn)練模型
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (input_ids_batch, attention_masks_batch, labels_batch) in enumerate(dataloader):
        input_ids_batch = input_ids_batch.to(device)
        attention_masks_batch = attention_masks_batch.to(device)
        labels_batch = labels_batch.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(input_ids_batch, attention_masks_batch)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, labels_batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if i % 10 == 0:
            print(f"Epoch {epoch}, batch {i}, loss: {loss.item()}")
# 6. 模型推理
model.eval()
test_input = "Python is a popular programming language."
encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
    test_input,
    add_special_tokens

以上就是Transformer導(dǎo)論之Bert預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言解析的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Transformer導(dǎo)論Bert的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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