BERT---容易被忽視的細(xì)節(jié)
來(lái)源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/69351731
最近面試，被問(wèn)到一些模型的相關(guān)細(xì)節(jié)，所以又重新讀了一些論文
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
細(xì)節(jié)一：Bert的雙向體現(xiàn)在什么地方？
Bert可以看作Transformer的encoder部分。Bert模型舍棄了GPT的attention mask。雙向主要體現(xiàn)在Bert的
預(yù)訓(xùn)練任務(wù)一：遮蔽語(yǔ)言模型（MLM），如：
小 明 喜 歡 [MASK] 度 學(xué) 習(xí) 。
這句話輸入到模型中，[MASK]通過(guò)attention均結(jié)合了左右上下文的信息，這體現(xiàn)了雙向。
attention是雙向的，但GPT通過(guò)attention mask達(dá)到單向，即：讓[MASK]看不到 度 學(xué) 習(xí)這三個(gè)字，只看到上文 小 明 喜 歡 。
細(xì)節(jié)二：Bert的是怎樣預(yù)訓(xùn)練的？
預(yù)訓(xùn)練任務(wù)一：遮蔽語(yǔ)言模型（MLM）
將一句被mask的句子輸入Bert模型，對(duì)模型輸出的矩陣中mask對(duì)應(yīng)位置的向量做分類，標(biāo)簽就是被mask的字在字典中對(duì)應(yīng)的下標(biāo)。這么講有點(diǎn)抽象，如圖：
預(yù)訓(xùn)練任務(wù)二：下一句預(yù)測(cè)（NSP）
訓(xùn)練一個(gè)下一句預(yù)測(cè)的二元分類任務(wù)。
具體 來(lái)說(shuō)，在為每個(gè)訓(xùn)練前的例子選擇句子 A 和 B 時(shí)，50% 的情況下 B 是真的在 A 后面的下一個(gè)句子， 50% 的情況下是來(lái)自語(yǔ)料庫(kù)的隨機(jī)句子。
然后將[cls]對(duì)應(yīng)的向量取出做二分類訓(xùn)練，如圖：
兩個(gè)任務(wù)共享Bert，使用不同的輸出層，做Muti-Task。
細(xì)節(jié)三：對(duì)于任務(wù)一，對(duì)于在數(shù)據(jù)中隨機(jī)選擇 15% 的標(biāo)記，其中80%被換位[mask]，10%不變、10%隨機(jī)替換其他單詞，原因是什么？
兩個(gè)缺點(diǎn)：
1、因?yàn)锽ert用于下游任務(wù)微調(diào)時(shí)， [MASK] 標(biāo)記不會(huì)出現(xiàn)，它只出現(xiàn)在預(yù)訓(xùn)練任務(wù)中。這就造成了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)之間的不匹配，微調(diào)不出現(xiàn)[MASK]這個(gè)標(biāo)記，模型好像就沒有了著力點(diǎn)、不知從哪入手。所以只將80%的替換為[mask]，但這也只是緩解、不能解決。
2、相較于傳統(tǒng)語(yǔ)言模型，Bert的每批次訓(xùn)練數(shù)據(jù)中只有 15% 的標(biāo)記被預(yù)測(cè)，這導(dǎo)致模型需要更多的訓(xùn)練步驟來(lái)收斂。
···? END? ···