用通俗易懂的方式讲解：图解 BERT 架构

之前文章我们分享了：用通俗易懂的方式讲解：图解 Transformer 架构，如果你还没有理解，可以翻阅看一下。

今天本文将从BERT的本质、BERT的原理、BERT的应用三个方面，带您一文搞懂Bidirectional Encoder Representations from Transformers | BERT。

用通俗易懂方式讲解系列

• 用通俗易懂的方式讲解：自然语言处理初学者指南（附1000页的PPT讲解）
• 用通俗易懂的方式讲解：NLP 这样学习才是正确路线
• 用通俗易懂的方式讲解：28张图全解深度学习知识！
• 用通俗易懂的方式讲解：不用再找了，这就是 NLP 方向最全面试题库
• 用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程
• 用通俗易懂的方式讲解：灵魂 20 问帮你彻底搞定Transformer
• 用通俗易懂的方式讲解：图解 Transformer 架构
• 用通俗易懂的方式讲解：大模型算法面经指南（附答案）
• 用通俗易懂的方式讲解：十分钟部署清华 ChatGLM-6B，实测效果超预期
• 用通俗易懂的方式讲解：内容讲解+代码案例，轻松掌握大模型应用框架 LangChain
• 用通俗易懂的方式讲解：如何用大语言模型构建一个知识问答系统
• 用通俗易懂的方式讲解：最全的大模型 RAG 技术概览
• 用通俗易懂的方式讲解：利用 LangChain 和 Neo4j 向量索引，构建一个RAG应用程序
• 用通俗易懂的方式讲解：使用 Neo4j 和 LangChain 集成非结构化知识图增强 QA

技术交流群

前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与 10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~

我们建了NLP面试与技术交流群， 想要进交流群、需要源码&资料、提升技术的同学，可以直接加微信号：mlc2060。加的时候备注一下：研究方向 +学校/公司+CSDN，即可。然后就可以拉你进群了。

方式①、添加微信号：mlc2060，备注：技术交流
方式②、微信搜索公众号：机器学习社区，后台回复：技术交流

一、BERT 的本质

BERT架构： 一种基于多层Transformer编码器的预训练语言模型，通过结合Tokenization、多种Embeddings和特定任务的输出层，能够捕捉文本的双向上下文信息，并在各种自然语言处理任务中表现出色。

• 输入层 (Input)

  BERT的输入是一个原始的文本序列，它可以是单个句子，也可以是两个句子（例如，问答任务中的问题和答案）。在输入到模型之前，这些文本需要经过特定的预处理步骤。

• Tokenization 和 Embeddings

  Tokenization: 输入文本首先通过分词器（Tokenizer）被分割成Token。这一步通常包括将文本转换为小写、去除标点符号、分词等。BERT使用WordPiece分词方法，将单词进一步拆分成子词（subwords），以优化词汇表的大小和模型的泛化能力。

  Token Embeddings: 分词后的Token被映射到一个高维空间，形成Token Embeddings。这是通过查找一个预训练的嵌入矩阵来实现的，该矩阵为每个Token提供一个固定大小的向量表示。

  Segment Embeddings: 由于BERT能够处理两个句子作为输入（例如，在句子对分类任务中），因此需要一种方法来区分两个句子。Segment Embeddings用于此目的，为每个Token添加一个额外的嵌入，以指示它属于哪个句子（通常是“A”或“B”）。

  Position Embeddings: 由于Transformer模型本身不具有处理序列中Token位置信息的能力，因此需要位置嵌入来提供这一信息。每个位置都有一个独特的嵌入向量，这些向量在训练过程中学习得到。

  Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings三者相加，得到每个Token的最终输入嵌入。

• BERT的网络结构 (Network Structure of BERT)

  BERT的核心是由多个Transformer编码器层堆叠而成的。每个编码器层都包含自注意力机制和前馈神经网络，允许模型捕捉输入序列中的复杂依赖关系。

• 自注意力机制: 允许模型在处理序列时关注不同位置的Token，并计算Token之间的注意力权重，从而捕捉输入序列中的依赖关系。

• 前馈神经网络: 对自注意力机制的输出进行进一步转换，以提取更高级别的特征。

• 残差连接和层归一化: 用于提高模型的训练稳定性和效果，有助于缓解梯度消失和梯度爆炸问题。

• 输出层 (Output)

  BERT的输出取决于特定的任务。在预训练阶段，BERT采用了两种任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。

• MLM: 在这种任务中，BERT预测输入序列中被随机遮盖的Token。模型的输出是每个被遮盖Token的概率分布，通过Softmax层得到。

• NSP: 这种任务要求BERT预测两个句子是否是连续的。模型的输出是一个二分类问题的概率分布。

BERT模型的输入：通过结合Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings三种嵌入方式，BERT等模型能够全面捕获文本的语义和上下文信息，为各类自然语言处理任务提供强大的基础表示能力。

• Token Embeddings

• 在BERT中，输入文本首先被分割成Token序列（单词、子词等），每个Token都会被映射到一个高维向量空间，形成Token Embeddings。这些嵌入捕获了Token的语义信息，是模型理解文本的基础。

• Token Embeddings是通过在大规模语料库上进行无监督预训练得到的，这使得BERT能够理解和处理各种复杂的语言现象和语义关系。

Token Embeddings

• Segment Embeddings：

• 为了处理像问答这样的任务，BERT引入了Segment Embeddings来区分两个不同但相关的句子（例如问题和答案）。这些嵌入帮助模型理解句子间的关系和边界。

• 在文本分类任务中，Segment Embeddings的作用可能不那么明显，因为输入通常是一个连续的文本段落。然而，它们仍然可以用于区分不同部分的文本，特别是在处理长文档或多个句子时。

Segment Embeddings

• Position Embeddings：

• 由于Transformer结构本身不具备处理序列顺序的能力，BERT引入了Position Embeddings来捕获文本中Token的位置信息。

• 这些嵌入确保模型能够区分不同位置的相同Token，例如区分“hello，world”和“world，hello”中的“hello”和“world”。

Position Embeddings

Position Embeddings与Token Embeddings和Segment Embeddings相加，形成最终的输入嵌入，这些嵌入随后被送入Transformer编码器进行处理。

二、BERT 的原理

BERT的工作原理是通过在大规模未标注数据上执行预训练任务（如Masked Language Model来捕获文本中词汇的双向上下文关系，以及Next Sentence Prediction来理解句子间的逻辑关系），再将预训练的模型针对特定任务进行Fine tuning，从而在各种自然语言处理任务中实现高性能。

BERT工作原理

模型的预训练任务：在大量未标注数据上进行自我学习的过程，通过这些任务，模型能够学习到语言的内在规律和模式，从而为其在后续的具体任务（如文本分类、问答等）中提供有力的支持。以下是两个核心的预训练任务：

无监督预训练

• Masked Language Model (MLM)

• 任务描述：在输入的文本中，随机地遮盖或替换一部分词汇，并要求模型预测这些被遮盖或替换的词汇的原始内容。

• 目的：使模型能够利用双向的上下文信息来预测被遮盖的词汇，从而学习到更深层次的语义表示。

• 实现方式：在预训练阶段，BERT随机选择文本中15%的Token进行遮盖，其中80%的时间用[MASK]标记替换，10%的时间用随机词汇替换，剩下的10%保持不变。这种遮盖策略被称为动态遮盖，因为它在每次输入时都会随机改变遮盖的位置和词汇。

Masked Language Model (MLM)

• Next Sentence Prediction (NSP)

• 任务描述：给定一对句子，判断第二个句子是否是第一个句子的后续句子。

• 目的：使模型能够理解句子间的逻辑关系，如连贯性、因果关系等，从而提高其在处理长文档或复杂文本时的能力。

• 实现方式：在预训练阶段，BERT构造了一个二分类任务，其中50%的时间B是A的真正后续句子（标签为“IsNext”），另外50%的时间B是从语料库中随机选择的句子（标签为“NotNext”）。模型通过最后一层Transformer输出的[CLS]标记的嵌入来进行预测。

Next Sentence Prediction (NSP)

模型Fine tuning：BERT的fine-tuning过程是针对特定任务对预训练模型进行调整的过程，使其能够更好地适应和解决具体任务。根据任务类型的不同，对BERT模型的修改也会有所不同，但通常这些修改都相对简单，往往只需要在模型的输出部分加上一层或多层神经网络。

模型Fine tuning

• 任务类型：根据具体任务的不同，BERT的fine-tuning可以分为以下几种类型：

• 句子对分类任务（Sentence Pair Classification）：这种任务需要判断两个句子之间的关系，如文本蕴含、问答匹配等。在fine-tuning时，将两个句子一起输入模型，并取第一个token（[CLS]）的输出表示作为整个句子对的表示，然后将其输入到一个额外的softmax层进行分类。

• 单句分类任务（Single Sentence Classification）：这种任务需要对单个句子进行分类，如情感分析、文本分类等。在fine-tuning时，将单个句子输入模型，并同样取第一个token（[CLS]）的输出表示进行分类。

• 问答任务（Question Answering）：这种任务需要模型从给定的文本中找出问题的答案。在fine-tuning时，将问题和答案一起输入模型，并取答案部分在模型输出中的起始和结束位置作为答案的预测。

• 序列标注任务（Sequence Tagging，如命名实体识别NER）：这种任务需要对输入序列中的每个token进行分类，如识别文本中的实体、词性标注等。在fine-tuning时，取所有token在最后一层Transformer的输出，然后将其输入到一个额外的softmax层进行逐token的分类。

• 模型修改：在进行fine-tuning时，对BERT模型的修改通常包括以下几个方面：

• 输入处理：根据任务类型的不同，对输入数据进行相应的处理，如将句子对拼接在一起、添加特殊标记等。

• 输出层：在BERT模型的输出部分添加一层或多层神经网络，用于将模型的输出转换为任务所需的格式。对于分类任务，通常添加一个softmax层进行概率分布的计算；对于序列标注任务，则逐token进行分类。

• 损失函数：根据任务类型选择合适的损失函数，如交叉熵损失函数用于分类任务、平方差损失函数用于回归任务等。

三、BERT的应用

Question Answer(QA，问答系统)：BERT在问答系统（QA）中的应用通常涉及两个阶段：检索阶段和问答判断阶段。

• 一、检索阶段

• 文档处理：

• 切割：将长文档切割成较短的段落或句子（Passage），这些片段更容易处理和索引。

• 建立索引：利用倒排索引技术，为每个切割后的片段（Passage）建立索引，以便快速查询。

• 检索模型：

• BM25模型：使用BM25或类似的检索函数（如BM25+RM3）计算问句与每个候选段落或句子的相关性得分。

• 候选选择：根据得分选择Top K个最相关的候选段落或句子。

• 二、问答判断阶段

• 模型准备：

• Fine-tuning数据：选择适当的问答数据集（如SQuAD）或任务数据进行BERT模型的fine-tuning。

• 模型结构：在BERT模型的基础上，添加必要的输出层以适应问答任务，如分类层或起始/终止位置预测层。

• 问答处理：

• 输入构建：将用户问句和每个候选段落或句子组合成BERT模型的输入格式。

• 模型预测：使用fine-tuned BERT模型对每个输入进行预测，判断候选段落或句子是否包含正确答案，或者预测答案的精确位置。

• 答案选择：

• 评分机制：根据BERT模型的预测结果，为每个候选段落或句子分配得分。

• 最终答案：选择得分最高的候选段落或句子作为最终答案。

聊天机器人：BERT在聊天机器人中的应用主要涉及两个方面：用户意图分类和槽位填充（对于单轮对话），以及多轮对话中的上下文信息利用。

聊天机器人

• 一、BERT在单轮对话中的应用

• 用户意图分类：

• 输入：将用户的话语作为BERT模型的输入。

• 模型结构：在BERT模型的基础上添加分类层，用于将用户意图分类到不同的服务类型中。

• 训练：使用带有意图标签的用户话语数据集进行fine-tuning，使模型能够准确识别用户意图。

• 任务描述：从用户的话语中解析出用户的意图，如订餐、点歌等。

• BERT应用：

• 槽位填充：

• 输入：将用户的话语以及预定义的槽位作为BERT模型的输入。

• 模型结构：采用序列标注的方式，对每个输入token进行槽位标签的预测。

• 训练：使用带有槽位标签的用户话语数据集进行fine-tuning，使模型能够准确填充槽位信息。

• 任务描述：根据用户意图抽取关键元素，如订机票时的出发地、目的地等。

• BERT应用：

• 二、BERT在多轮对话中的应用

• 上下文信息利用：

• 输入：将当前用户话语以及历史对话内容作为BERT模型的输入。

• 模型结构：可以采用多种策略来融入历史信息，如将历史对话与当前用户话语拼接、使用历史对话的嵌入表示等。

• 训练：使用多轮对话数据集进行fine-tuning，使模型能够正确理解和利用上下文信息来生成应答。

• 任务描述：在多轮对话中，利用历史交互信息来改进模型的应答。

• BERT应用：

• 模型改进：

• 增加模型容量：通过增加BERT模型的层数或隐藏单元数来捕捉更多的上下文信息。

• 引入注意力机制：使用注意力机制来加权历史信息的重要性，使模型能够关注与当前应答最相关的部分。

• 记忆网络：结合记忆网络来存储和检索历史信息，以便在需要时提供给模型进行应答生成。

• 关键问题：如何有效融入更多的历史信息，并在上下文中正确地使用这些信息。

• 改进策略