BERT模型為什么這么強(qiáng)?
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如果你是一名自然語(yǔ)言處理從業(yè)者，那你一定聽(tīng)說(shuō)過(guò)大名鼎鼎的 BERT 模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“榮耀時(shí)刻”是2018年：稱霸機(jī)器理解測(cè)試SQuAD，橫掃其他10項(xiàng)NLP測(cè)試，達(dá)成“全面超過(guò)人類”成就。
BERT模型使用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)的方式來(lái)完成自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）任務(wù)。這些任務(wù)包括問(wèn)答系統(tǒng)、情感分析和語(yǔ)言推理等。
BERT模型通過(guò)預(yù)測(cè)屏蔽子詞（先將句子中的部分子詞屏蔽，再令模型去預(yù)測(cè)被屏蔽的子詞）進(jìn)行訓(xùn)練的這種方式在語(yǔ)句級(jí)的語(yǔ)義分析中取得了極好的效果。
BERT模型還使用了一種特別的訓(xùn)練方式（先預(yù)訓(xùn)練，再微調(diào)），這種方式可以使一個(gè)模型適用于多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。這使得BERT模型刷新了11項(xiàng)NLP任務(wù)處理的紀(jì)錄。
這11項(xiàng)NLP任務(wù)處理的紀(jì)錄涵蓋了如下4種場(chǎng)景，這4種場(chǎng)景也是BERT模型所適用的主要場(chǎng)景。
場(chǎng)景一：處理類似閱讀理解的任務(wù)。
場(chǎng)景二：處理句子與段落間的匹配任務(wù)。
場(chǎng)景三：提取句子深層語(yǔ)義特征的任務(wù)。
場(chǎng)景四：基于句子或段落級(jí)別的短文本（長(zhǎng)度小于512個(gè)子詞的文本）處理任務(wù)。
目前，BERT模型已成為語(yǔ)言分析和挖掘，以及機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中最流行的模型。它具有易于使用、穩(wěn)定性強(qiáng)等諸多優(yōu)點(diǎn)。
BERT模型的出色表現(xiàn)，引起了業(yè)界廣泛而強(qiáng)烈的反響。BERT模型的橫空出世，仿佛是打開(kāi)了處理NLP任務(wù)的“潘多拉魔盒”。隨后涌現(xiàn)了一大批類似于BERT模型的預(yù)訓(xùn)練模型，它們被統(tǒng)稱為BERTology系列模型。例如：
引入了BERT模型中的雙向上下文信息的廣義自回歸模型——XLNet模型；
引入了BERT模型訓(xùn)練方式和目標(biāo)的RoBERTa和SpanBERT模型；
結(jié)合了多任務(wù)及知識(shí)蒸餾（Knowledge Distillation）、強(qiáng)化BERT模型功能的MT-DNN模型。
BERTology系列模型一般都基于BERT模型改造而來(lái)，代碼量不大，邏輯也不復(fù)雜。
但是，其極大規(guī)模的數(shù)據(jù)量、訓(xùn)練強(qiáng)度和模型容量，以及利用無(wú)監(jiān)督模型的訓(xùn)練方式，使得其能力空前強(qiáng)大，在某些領(lǐng)域甚至已超過(guò)人類。但在日常中，常用BERT模型來(lái)代指本來(lái)的BERT模型和BERTology系列模型。這里的的BERT模型就是這樣一種泛指。
例如，在不同類型的文章（包括散文、小說(shuō)、新聞、科技文章等）數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出的GPT-3模型，可以寫出不同風(fēng)格的文章。它可以寫出詩(shī)集、散文，甚至“金庸風(fēng)格”的小說(shuō)、新聞稿等。
要想弄懂、學(xué)透BERT模型，需要腳踏實(shí)地從BERT模型的技術(shù)體系來(lái)了解其內(nèi)部所涉及的技術(shù)棧，再根據(jù)技術(shù)棧中的內(nèi)容一步步地進(jìn)行了解和掌握。
BERT模型是由“Transformer模型中的編碼器（Encoder）+雙向（正向序列和反向序列）結(jié)構(gòu)”組成的。因此，一定要熟練掌握Transformer模型的Encoder。這屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分的知識(shí)。
另外，BERT模型的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)是其獨(dú)特的預(yù)訓(xùn)練方法，這種方法使用Masked Language Model和Next Sentence Prediction兩種方法分別捕捉“詞語(yǔ)”和“句子”級(jí)別的表示。這部分知識(shí)涵蓋深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練模型知識(shí)和NLP領(lǐng)域的部分知識(shí)。
學(xué)好自然語(yǔ)言處理需要“4件套”：
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)。
NLP的基礎(chǔ)知識(shí)。
編程框架的使用。
BERT模型的原理及應(yīng)用。
其中，前3部分是基礎(chǔ)，這部分內(nèi)容可以幫助讀者“吃透”BERT模型；最后1部分是升華，這部分內(nèi)容可以幫助讀者開(kāi)闊思路、增長(zhǎng)見(jiàn)識(shí)，使讀者能夠真正駕馭BERT模型，活學(xué)活用，完成NLP任務(wù)。
學(xué)習(xí)本書，要求讀者具有Python基礎(chǔ)，并熟悉Matplotlib和Numpy庫(kù)的使用。
讀者不用擔(dān)心自己數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不足、不懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理等問(wèn)題，PyTorch已經(jīng)將這些底層算法統(tǒng)統(tǒng)封裝成了高級(jí)接口，用戶可以非常方便、快捷地利用它們進(jìn)行開(kāi)發(fā)。本書重點(diǎn)介紹如何快速使用PyTorch的這些接口來(lái)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型。
早先人們常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理自然語(yǔ)言任務(wù)，但Transformer模型的誕生改變了這個(gè)情況。
Transformer模型使用的是全新的注意力機(jī)制，達(dá)到了比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的效果。而BERT模型則是在Transformer模型基礎(chǔ)上的又一次優(yōu)化，直接使NLP模型的性能達(dá)到前所未有的高度。
BERT模型已經(jīng)成為自然語(yǔ)言處理的主流技術(shù)。
BERT模型是一種無(wú)監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。人們以BERT模型為基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行了結(jié)構(gòu)調(diào)整、性能優(yōu)化、再訓(xùn)練等，產(chǎn)生了許多在專業(yè)領(lǐng)域中表現(xiàn)更佳的模型。這些模型被統(tǒng)一稱為BERTology系列模型。
BERTology系列模型在NLP的多種場(chǎng)景中都發(fā)揮了驚人的效果。從某種角度講，BERTology系列模型所涉及的技術(shù)是當(dāng)今NLP領(lǐng)域的主流技術(shù)。
1. 基于超大規(guī)模的高精度模型
從BERT模型到RoBERTa模型、GPT模型，再到GPT-2模型、GPT-3模型，模型效果的提升已經(jīng)證明了——用更多的數(shù)據(jù)可以“跑”出更強(qiáng)大、更通用的預(yù)訓(xùn)練模型。
近年來(lái)，英偉達(dá)、谷歌、Open-AI相繼放出的“巨無(wú)霸”模型有MegatronLM（含83億個(gè)參數(shù)）、T5（含110億個(gè)參數(shù)）、GPT-3（含1500億個(gè)參數(shù)）。
當(dāng)然，“巨無(wú)霸”模型的能力并不僅僅停留在精度上，它們甚至可以通過(guò)語(yǔ)義交互的方式直接完成NLP任務(wù)。
2. 基于超小規(guī)模的高精度模型
快速發(fā)展的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在過(guò)去的十年中徹底改變了NLP領(lǐng)域。
另外，諸如保護(hù)用戶隱私、消除網(wǎng)絡(luò)延遲、啟用離線功能、降低運(yùn)營(yíng)成本等問(wèn)題，要求模型能運(yùn)行在設(shè)備終端，而不是數(shù)據(jù)中心。這種需求推動(dòng)了小規(guī)模NLP模型的迅速發(fā)展。
BERT模型逐漸在往“大規(guī)?！焙汀靶∫?guī)?！眱蓚€(gè)極端發(fā)展。如何用盡可能少的參數(shù)取得和“大模型”接近的效果，同時(shí)讓訓(xùn)練速度和預(yù)測(cè)速度翻倍，是一個(gè)很實(shí)際、很有價(jià)值的課題。
華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的TinyBERT模型、北京大學(xué)的FastBERT模型，在這方面都取得了矚目的成績(jī)。
3. 基于小樣本訓(xùn)練的模型
在實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，中小AI企業(yè)往往容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)量不足的問(wèn)題。
例如，用戶需要訂制一個(gè)客服機(jī)器人，但只有100個(gè)標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題，這么小的數(shù)據(jù)集不足以支撐模型的訓(xùn)練。
對(duì)于這類問(wèn)題，除花費(fèi)高成本找標(biāo)注團(tuán)隊(duì)制造數(shù)據(jù)外，還可以通過(guò)遷移學(xué)習(xí)、小樣本學(xué)習(xí)的方法來(lái)讓模型通過(guò)少量樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而獲得較強(qiáng)的泛化能力。這些學(xué)習(xí)已經(jīng)成為近年的研究熱點(diǎn)之一。
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本內(nèi)容摘自《基于BERT模型的自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)》，想了解更多關(guān)于BERT模型的內(nèi)容，歡迎閱讀此書。
▊《基于BERT模型的自然語(yǔ)言處理實(shí)戰(zhàn)》
李金洪 著
全彩印刷
清晰的學(xué)習(xí)主線
通過(guò)本書，讀者可以熟練地在PyTorch框架中開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，快速地使用BERT模型完成各種主流的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，獨(dú)立地設(shè)計(jì)并訓(xùn)練出針對(duì)特定需求的BERT模型，輕松地將BERT模型封裝成Web服務(wù)部署到云端。
本書結(jié)構(gòu)清晰、案例豐富、通俗易懂、實(shí)用性強(qiáng)，適合對(duì)自然語(yǔ)言處理、BERT模型感興趣的讀者作為自學(xué)教程。另外，本書也適合社會(huì)培訓(xùn)學(xué)校作為培訓(xùn)教材，還適合計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)作為教學(xué)參考書。
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