BERT 模型为什么这么强?

如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。

BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是 2018 年：称霸机器理解测试 SQuAD，横扫其他 10 项 NLP 测试，达成“全面超过人类”成就。

BERT 模型使用预训练和微调的方式来完成自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务。这些任务包括问答系统、情感分析和语言推理等。

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为什么 BERT 模型这么强?

BERT 模型通过预测屏蔽子词（先将句子中的部分子词屏蔽，再令模型去预测被屏蔽的子词）进行训练的这种方式在语句级的语义分析中取得了极好的效果。

BERT 模型还使用了一种特别的训练方式（先预训练，再微调），这种方式可以使一个模型适用于多个应用场景。这使得 BERT 模型刷新了 11 项 NLP 任务处理的纪录。

这 11 项 NLP 任务处理的纪录涵盖了如下 4 种场景，这 4 种场景也是 BERT 模型所适用的主要场景。

• 场景一：处理类似阅读理解的任务。

• 场景二：处理句子与段落间的匹配任务。

• 场景三：提取句子深层语义特征的任务。

• 场景四：基于句子或段落级别的短文本（长度小于 512 个子词的文本）处理任务。

目前，BERT 模型已成为语言分析和挖掘，以及机器学习等领域中最流行的模型。它具有易于使用、稳定性强等诸多优点。

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BERT 模型与 BERTology 系列模型

BERT 模型的出色表现，引起了业界广泛而强烈的反响。BERT 模型的横空出世，仿佛是打开了处理 NLP 任务的“潘多拉魔盒”。随后涌现了一大批类似于 BERT 模型的预训练模型，它们被统称为 BERTology 系列模型。例如：

• 引入了 BERT 模型中的双向上下文信息的广义自回归模型——XLNet 模型；

• 引入了 BERT 模型训练方式和目标的 RoBERTa 和 SpanBERT 模型；

• 结合了多任务及知识蒸馏（Knowledge Distillation）、强化 BERT 模型功能的 MT-DNN 模型。

BERTology 系列模型一般都基于 BERT 模型改造而来，代码量不大，逻辑也不复杂。

但是，其极大规模的数据量、训练强度和模型容量，以及利用无监督模型的训练方式，使得其能力空前强大，在某些领域甚至已超过人类。但在日常中，常用 BERT 模型来代指本来的 BERT 模型和 BERTology 系列模型。这里的的 BERT 模型就是这样一种泛指。

例如，在不同类型的文章（包括散文、小说、新闻、科技文章等）数据集上训练出的 GPT-3 模型，可以写出不同风格的文章。它可以写出诗集、散文，甚至“金庸风格”的小说、新闻稿等。

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学好自然语言处理的 4 件套

要想弄懂、学透 BERT 模型，需要脚踏实地从 BERT 模型的技术体系来了解其内部所涉及的技术栈，再根据技术栈中的内容一步步地进行了解和掌握。

BERT 模型是由“Transformer 模型中的编码器（Encoder）+双向（正向序列和反向序列）结构”组成的。因此，一定要熟练掌握 Transformer 模型的 Encoder。这属于神经网络部分的知识。

另外，BERT 模型的主要创新点是其独特的预训练方法，这种方法使用 Masked Language Model 和 Next Sentence Prediction 两种方法分别捕捉“词语”和“句子”级别的表示。这部分知识涵盖深度学习的训练模型知识和 NLP 领域的部分知识。

学好自然语言处理需要“4 件套”：

• 神经网络的基础知识。

• NLP 的基础知识。

• 编程框架的使用。

• BERT 模型的原理及应用。

其中，前 3 部分是基础，这部分内容可以帮助读者“吃透”BERT 模型；最后 1 部分是升华，这部分内容可以帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭 BERT 模型，活学活用，完成 NLP 任务。

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学好自然语言处理的前提条件

学习本书，要求读者具有 Python 基础，并熟悉 Matplotlib 和 Numpy 库的使用。

读者不用担心自己数学基础不足、不懂神经网络原理等问题，PyTorch 已经将这些底层算法统统封装成了高级接口，用户可以非常方便、快捷地利用它们进行开发。本书重点介绍如何快速使用 PyTorch 的这些接口来实现深度学习模型。

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自然语言处理的技术趋势

早先人们常使用卷积神经网络、循环神经网络来处理自然语言任务，但 Transformer 模型的诞生改变了这个情况。

Transformer 模型使用的是全新的注意力机制，达到了比卷积神经网络和循环神经网络更好的效果。而 BERT 模型则是在 Transformer 模型基础上的又一次优化，直接使 NLP 模型的性能达到前所未有的高度。

BERT 模型已经成为自然语言处理的主流技术。

BERT 模型是一种无监督的预训练语言模型。人们以 BERT 模型为基础，对其进行了结构调整、性能优化、再训练等，产生了许多在专业领域中表现更佳的模型。这些模型被统一称为 BERTology 系列模型。

BERTology 系列模型在 NLP 的多种场景中都发挥了惊人的效果。从某种角度讲，BERTology 系列模型所涉及的技术是当今 NLP 领域的主流技术。

1. 基于超大规模的高精度模型

从 BERT 模型到 RoBERTa 模型、GPT 模型，再到 GPT-2 模型、GPT-3 模型，模型效果的提升已经证明了——用更多的数据可以“跑”出更强大、更通用的预训练模型。

近年来，英伟达、谷歌、Open-AI 相继放出的“巨无霸”模型有 MegatronLM（含 83 亿个参数）、T5（含 110 亿个参数）、GPT-3（含 1500 亿个参数）。

当然，“巨无霸”模型的能力并不仅仅停留在精度上，它们甚至可以通过语义交互的方式直接完成 NLP 任务。

2. 基于超小规模的高精度模型

快速发展的深层神经网络，在过去的十年中彻底改变了 NLP 领域。

另外，诸如保护用户隐私、消除网络延迟、启用离线功能、降低运营成本等问题，要求模型能运行在设备终端，而不是数据中心。这种需求推动了小规模 NLP 模型的迅速发展。

BERT 模型逐渐在往“大规模”和“小规模”两个极端发展。如何用尽可能少的参数取得和“大模型”接近的效果，同时让训练速度和预测速度翻倍，是一个很实际、很有价值的课题。

华为诺亚方舟实验室发布的 TinyBERT 模型、北京大学的 FastBERT 模型，在这方面都取得了瞩目的成绩。

3. 基于小样本训练的模型

在实际业务场景中，中小 AI 企业往往容易出现数据量不足的问题。

例如，用户需要订制一个客服机器人，但只有 100 个标准问题，这么小的数据集不足以支撑模型的训练。

对于这类问题，除花费高成本找标注团队制造数据外，还可以通过迁移学习、小样本学习的方法来让模型通过少量样本进行学习，从而获得较强的泛化能力。这些学习已经成为近年的研究热点之一。

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本内容摘自《基于 BERT 模型的自然语言处理实战》，想了解更多关于 BERT 模型的内容，欢迎阅读此书。

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通过本书，读者可以熟练地在 PyTorch 框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用 BERT 模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的 BERT 模型，轻松地将 BERT 模型封装成 Web 服务部署到云端。

本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对自然语言处理、BERT 模型感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。

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