革新NLP领域的Bert预训练语言大模型_AI热点日报

BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型，通过掩码语言模型和下一句预测任务实现双向上下文语义表示，在文本分类、问答、命名实体识别等多种NLP任务中取得突破性成绩，是自然语言处理领域的重要里程碑。

本教程将带您系统掌握 BERT 预训练语言模型，从词向量技术的演进历史入手，逐步深入剖析 BERT 的核心架构、预训练机制与微调应用，助力您快速攻克这一 NLP 领域的里程碑式模型。

1 预训练的演化史

NLP 中的词嵌入（Word Embedding）预训练技术经历了从静态到动态、从简单到强大的演变路径：静态词向量（word2vec）→ 动态预训练词向量（ELMO、GPT）→ BERT。BERT 的横空出世直接刷新了 NLP 领域 11 项基础任务的最佳成绩，成为算法工程师最青睐的模型之一。

1.1 one-hot 编码

One-hot 编码又称独热编码，是一种离散的向量表示方式。它存在诸多局限，例如无法衡量相似数据之间的相似关系。之前的文章已有详细介绍：
【NLP 修炼系列之词向量（一）】详解 one-hot 编码 & 实战

1.2 word2vec 词向量

Word2vec 是一种静态词向量表示，最突出的问题在于不能表示一词多义。因为静态词向量为每个词只分配一个固定向量。之前的文章进行了详细解读：
【NLP 修炼系列之词向量（二）】详解 Word2Vec 原理篇

1.3 ELMO 预训练模型

为了解决 word2vec 的一词多义问题，2018 年 NAACL 发表了 ELMO（Deep contextualized word representations）。

ELMO 模型结构：

ELMO 的核心思想：采用两层 BiLSTM 模型学习文本的深层语义表示，最终为每个单词输出三个向量。针对下游任务，可以使用加权方式表征文本，在一定程度上缓解了一词多义问题。

1.4 GPT 预训练模型

GPT 全称“Generative Pre-Training Transformer”，是一种生成式预训练模型，源于论文Deep contextualized word representations。

GPT 模型结构图：

GPT 的核心思想：采用两阶段训练——第一阶段利用语言模型进行无监督预训练，第二阶段通过微调（Fine-tuning）来解决下游监督任务。

图（左）文章中使用的 Transformer 架构与训练目标。图（右）针对不同微调任务的输入转换示意。

GPT 与 ELMO 的主要区别：GPT 的特征抽取器并非 RNN，而是Transformer，特征抽取能力更强；GPT 采用自回归模型（单向 Transformer），仅依据上文信息生成词嵌入，属于生成式模型。

1.5 BERT 预训练模型

BERT 与 ELMO、GPT 关系紧密，三者既有共性又有差异。先展示模型结构，后续将详细介绍 BERT。

各模型关系总结：

One-hot 编码是离散向量表示，无法衡量相似关系。
Word2vec 是静态词向量，无法解决一词多义。
ELMO、BERT、GPT 均属于动态词向量表示。ELMO 使用 LSTM 作为特征提取器，具备双向上下文语义表示能力。
GPT 使用 Transformer 作为特征提取器，但仅单向利用上文。若 GPT 改为双向提取上下文，则演变为 BERT 结构。
BERT 集大成者：动态词向量语义表示 + 强大的 Transformer 特征提取器 + 从左到右和从右到左的双向上下文语义表示。