【论文】BERT_bert原文

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【论文】acob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova.2018. BERT: Pre-training of
Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. （pdf）

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Why is BERT

以往的预训练模型的结构会受到单向语言模型（从左到右或者从右到左）的限制，因而也限制了模型的表征能力，使其只能获取单方面的上下文信息

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers） 不再采用以往这种单向语言模型（或把两个单向语言模型进行浅层拼接）进行预训练，而是采用新的 masked language model（MLM）来生成深度的双向语言特征

BERT 具有以下主要的优点：

• 采用 MLM 对双向的 transformer 进行预训练，以生成深层的双向语言表征
• 预训练后，只需要添加一个额外的输出层进行 fine-tuning，就可以在各种各样的下游任务中取得不错的表现。在这个过程中并不需要对 BERT 进行任务特定的结构修改

什么叫双向 transformer？

双向表示模型在处理一个词的时候，能够同时利用前面的词和后面的词两部分信息。它不是在给出前面词的条件下预测最可能的当前‘词，而是随机遮掩一些词，并利用所有没有被遮掉的词进行预测（如下图所示）

单向的 transformer 一般被称为 transformer decoder，每个token 只会注意到其左边的 token，而双向的 transformer 则被称为 transformer encoder ，每一个 token 会被所有的 token 注意到

所以，BERT 丢弃了 transformer 的 decoder，选择 encoder 作为基础集成单元。论文中介绍了两种版本：

• BERT BASE：与OpenAI Transformer的尺寸相当，以便比较性能
• BERT LARG：一个非常庞大的模型，它完成了本文介绍的最先进的结果

两个 BERT 模型的结构都比 transformer 更深，许多配置参数也更大：

• BASE 包含 12 层 encoder block，768 个隐藏层神经元，12 个 attention heads
• LARGE 包含 24 层 encoder block，1024 个隐藏层神经元，16 个 attention heads

BERT 的结构

下面是 BERT 的完整结构

BERT 的输入

BERT 与 transformer 的编码方式一样。将固定长度的字符串作为输入，数据由下而上传递计算，每一层都用到了 self attention，并通过前馈神经网络传递其结果，将其交给下一个编码器（通过上图我们还可以知道，BERT 的最大输入序列长度为 512）

BERT 的输入为每一个 token 对应的表征，Fig.1 中粉色块就表示 token，黄色块是 token 对应的表征。另外，为了完成具体的分类任务，作者在输入的每一个序列开头都插入了特定的 classification token（[CLS]），该 token 对应的最后的输出表征会被用来起到聚集整个序列表征讯息的作用

这里插一句 NLP 有四大类任务：

• 序列标注：如分词、实体识别、语义标注
• 分类任务：如文本分类、情感计算
• 句子关系判断：如 entailment、QA、自然语言推理
• 生成式任务：如机器翻译、文本摘要抽取

由于 BERT 是一个预训练模型，因此模型所输入的序列必须有能力包含一句话（e.g. 文本情感分类，序列标任务）或两句话（e.g. 文本摘要，自然语言推断，问答任务）。那么就需要让模型有能力去辨别哪一部分属于句子 A，或者哪一部分数据句子 B，BERT 采用两种方式：

1. 在序列的 token 中把 special token （[SEP]）插入到每个句子后面，以分开不同的句子的 token
2. 为每一个 token 表征都添加一个可学习的 segment embedding 来指示这个 token 属于句子 A 还是句子 B

关于上图 BERT 输入的解释就是这样（如果输入序列只包含一个句子的话，则没有 [SEP] 和后面的 token）

上面提到了 token 的表征，实际上该表征由三部分组成：token embedding、segment embedding 和 position embedding

BERT 的输出

transformer 的特点是有多少个输入就会对应有多少个输出，每个位置返回的输出都是一个隐藏层大小的向量（基础版 BERT 为 768）

$C$ 为 classification token（[CLS]）对应最后一个 transformer 的输出，$T_i$ 表示其他 token 对应的输出

• 对于一些 token 级别的任务（e.g. 序列标注和问答任务），就把 $T_i$ 输入到额外的输出层中进行预测
• 对于一些句子级别的任务，就把 $C$ 输出到额外的输出层中（以文本分类为例，如下图所示）

BERT 的预训练任务

预训练的概念在 CV 中比较成熟，如我们会使用在 ImgeNet 上预训练好的 backbone 完成物体检测的任务（e.g. RCNN 一族）

虽然在 NLP 领域没有像 ImageNet 这样高质量的人工标注数据，但是可以利用大规模数据点的自监督性质来构建预训练任务。因此，BERT 构建了两个预训练任务——masked language model 和 next sentence prediction

MLM

MLM 是 BERT 突破单向语言模型限制的重要原因

简单来说，MLM 就是以 15% 的概率用 mask token（[MASK]）随机地替换掉训练序列中的 token，然后预测出 [MASK] 位置原来的单词是什么。然而，这种方式也导致了一定的问题——预训练的过程产生的语言表征对 [MASK] 比较敏感，而对其他 token 不是很敏感，又 mask token 并不会出现在下游任务的 fine-tuning 阶段，那么这就会导致与训练和 fine-tunning 的一丢丢不匹配

BERT 采用下面的策略来解决这个问题：

首先，在每个训练序列中以 15% 的概率随机选中一些 token 用于预测，

• 这些选中的 token 中 80% 会被替换为 [MASK]（e.g. my dog is hairy → my dog is [MASK]）
• 10% 的会用其他随机的 token 进行替换（e.g. my dog is hairy → my dog is apple）
• 还有 10% 保留原来的 token 不变（这部分样本可以理解为与前一个替换方式形成了正负样本的比较）

现在，假如 $ith$ token 被选中，那么在后面的时候就用 $T_i$ 去预测原来的 token（p.s. 将 $T_i$ 输入到全连接层，然后用 softmax 输出每个 token 的概率，最后使用交叉熵计算损失）

通过这样的策略就可以使得 BERT 不再只对 mask token 敏感，而对所有的 token 都敏感，于是就能抽取出任何 token 的表征信息

论文提供了 ablation for different masking procedures，其中基于特征方法的 NER 并没有添加任何 adjust representation 的操作，因此它的 mismatch 会更大一些。作者的实验结果如下表格所示，可以发现，完全使用 [MASK] 替换的 feature-based NER 确实存在严重的 mismatch 的问题。同样的，完全使用随机替换的方式也并不是很好

next sentence prediction

MLM 任务倾向于抽取 token 层次的表征，对于一些需要理解两个句子之间关系的任务，MLM 就会有一些问题。为了使模型能够理解句子之间的关系，BERT 使用了 NSP——预测两个句子是否连在一起。具体的做法是：我们在语料库中挑选出来句子 A 和句子 B 组成一个训练样本，50% 的情况句子 B 就是句子 A 的下文（标注为 IsNext），50% 的情况是随机挑选的（标注为 NotNext）。接下来就把训练样本输入到 BERT 模型中，根据输出 $C$ 去进行二分类预测

举个例子，0

这样子每个训练样本就能够对应两个任务（MLM 和 NSP），把这两个的损失加在一起就得到了整个预训练的损失

可以明显看出，这两个任务的数据集都是从无标签的文本数据中构建的，这也就是我们前面提到的自监督性质，比 CV 中人工标注的 ImageNet 数据集简单多了

Fine tuning

fine tuning 所需要做的就是在预先训练好的模型中添加一个简单的分类层，然后所有的参数根据下游任务联合进行适当调整。如下图所示，论文介绍了如何将 BERT 用于 4 种下游任务

BERT for feature extraction

fine tuning 并不是使用 BERT 的唯一方式。我们可以使用预训练的 BERT 来创建语境化词嵌入。这么做是有意义的，

1. 不是所有的任务都可以使用 transformer encoder 的输出，需要根据下游任务添加特定的模块
2. 预先通过一次复杂的计算得到训练数据有效的表征，然后通过表征去完成后面的一些应用和实验，这样是十分节约计算成本的

那么选取哪些向量作为词嵌入呢？这取决于具体的下游任务，论文比较了 6 中词嵌入的选择，如下图所示

关于 BERT 的思考

BERT 有个很严重的问题，速度慢，计算资源消耗大。其效果的提升跟大语料有不可分割的关系

但是 BERT 又是具有里程碑意义的，其里程碑意义就在于：证明了一个非常深的模型可以显著提高 NLP 任务的准确率，而这个模型可以从无标记数据集中预训练得到

Reference

• The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)
• BERT的理解
• 什么是BERT？
• 如何评价 BERT 模型？