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什么是 BERT

BERT 的全称是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers ，其实 BERT 的意图便是预练习 Transformers 模型的 Encoder 网络，然后大幅梯度下降法原理度前进功能。本文没梯度下降算法是最常用也是最有用有讲详细的技术细节，只介绍首要主意。 详细内容能够看论文: arxiv.org梯度下降算法推导/pdf/1810.04…

第一个使命

BERT 的第一个练习模型的使命便是，随机地遮挡一个或许多个单词，然后让模型猜测遮挡的单词。详细进程如图所示。

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  • 图中的输入的第二个单词原本为 cat ，可是被 MAS梯度下降K 符号代替。

  • MASK 会被 Embedding 层转换为词向量 xM 。

  • 该时间的输出即为 uM ，而 uM 不只依赖于 xM ，而梯度下降且依赖于悉数的 x1 到 x6 的悉数梯度下降算法的正确过程输入向量。也便是说 uM 知道悉数的输入信息。正梯度下降算法推导因为 uM 知道上下文的悉数信息，所以能够用来猜测被遮挡的单词 cat 。梯度下降法

  • 将 u梯度下降法求最小值M 作为特征向量输入到 Softmax ，得到一个概率散布 p ，能够经过字典得到最大概率所对应的单词。这儿被遮挡的是 cat 单词，所以要练习梯度下降法原理模型，使梯度下降法原理得模型的输出概率散布 p 中 cat 的概率值尽量最大。

第一个使命有什么用

BERT 在练习时分不梯度下降法公式需求人工标明数据集，能够大大节约本钱和时间，练习数据也很好获得，能够用任何的书本，文章等作为练习数据，它能够自动生成标签，轻松进行模型的预练习。

第二个使命

BERT 的第二个练习模型的使命便是，给出两个语句，判别这两个语句是不是相邻的。

首要准备练习数据，练习数据中 50% 的样本用实在相邻的两个语句，剩下的 50% 的样本用随机抽样的方法选取梯度下降法公式任意两个不相邻的语句。

选用实在相邻的语句的处理方法如下图所示拼接起来，拼接的时分用到了符号梯度下降法公式 CLS 和 SEP ，CLS 是标明“分类”的符号，SEP 是标明“切割”两个语句梯度下降法求最小值的符号。因为这两句话梯度下降算法是最常用也是最有用的确是相邻的语句，所以他们的标签为 true 。

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选用不相邻的语句的处理方法如下图所示拼接起来，但因为这两句话不是相邻的语句，所以他们的标签为 fals梯度下降算法的正确过程e 。

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处理好练习数据，然后咱们梯度下降法练习模型，用模型判别两个语句是否是上下相邻的。详细进程如下图所示。

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  • 将 [CLS][第一个语句][SEP][第二个语句] 拼接的字符序列输入到模型中。

  • 经过 Embedding梯度下降法原理和过程 层转换成词向量。

  • [CLS] 方位的终究输出为向量 c ，因梯度下降法为向量 c 中经过模型提获得到了整个输入的两句话的信息，所以靠向量 c 能够判别两句话是梯度下降否是实在相邻梯度下降算法是最常用也是最有用。

  • 把向量 c 输入一个二分类器，输出的值是 0 或许 1 ，0 代表 false ，1 代表 true 。能够练习模型使得两个语句的猜测标签能够尽可能靠近梯度下降算法推导它们的实在标签。

第二个使命有什么用

相邻的两句话一般有相关，经过做二分类判别，能够强化这种相关，练习 Embedding 的词向量强化这种内涵相关。

Transformer 的 Encoder 层中有 Sel梯度下降法例题f-Attention 机制，而 Sel梯度下降法公式f-Attention 的效果便是去找输入之间的相关性，而这个使命也能够梯度下降加强以寻觅输入之间的正确的相关性。

第三个使命

第一个使命便是猜测遮挡单词，第二个使命便是判别两句话是否相邻。BERT 还能将这两个使命结合起来预练习 T梯度下降法ransformer 的 Encoder 结构。

咱们需求准备数梯度下降法求最小值据，如下图所示咱们用到了实在相邻的两个语句作为练习数据，并且随机遮挡了 15% （这儿是两个）的单词，这梯度下降法原理和过程儿一共有三个方针，因为是实在相邻的语句所以第一个方针为 true ，第二个方针便是实在遮挡的单词 branch ，以及第三个方针是实在遮挡的单词 was 。

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其他需求找不是实在相邻的语句作为练习数据，并且相同遮挡单词，这儿只遮挡一个单词，所以有两个政梯度下降算法过程策，第一个方针梯度下降算法的正确过程分别为 false ，第二个方针为单词 south 。

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假如像上面有三个方针则有三个丢掉函数（如果有两个方针则有两个丢梯度下降法原理和过程掉函数），第一个方针是二分类使命，第二个和第三个方针是多分类使命。方针函梯度下降算法的正确过程数是三个梯度下降算法推导丢掉函数的和，然后关于模型参数求梯度，然后经过梯度下降来更新模型参数。

BERT梯度下降法求最小值 长处

BER梯度下降算法推导T 可梯度下降算法的正确过程以自动生成标签，不需求人工标明数据，这是个很耗时耗力的作业，并且很贵重。

BERT 能够用各梯度下降算法是最常用也是最有用种文本数据，书，网页梯度下降法原理和过程，新闻等

BERT 表现出来的成绩的确很优异

BERT 缺点

BERT 的主意简略，模型也有用，可是代价很大，普通人难以有时间和精力去练习 BERT ，幸而现已公开了，能够自行下载。

参看

[1] De梯度下降vlin J , Chang M W , Lee K , et al. BE梯度下降法原理RT: Pre-training of Deep Bidirectional Transforme梯度下降法rs for Language Understanding[J]. 2018.

[2] Vaswani A , Shazeer N , Parmar N , et al. Attention Is All You Need[J]. arXiv, 2017.