NLP深入学习：结合源码详解 BERT 模型（三）_bert训练代码

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1. 前言

前情提要：
《NLP深入学习：结合源码详解 BERT 模型（一）》
《NLP深入学习：结合源码详解 BERT 模型（二）》

之前已经详细说明了 BERT 模型的主要架构和思想，并且讲解了 BERT 源代码对于数据准备的流程，回顾下关键字段的含义：

# 以下是输出到文件的值，也是会作为后续预训练的输入值，重点看！
input_ids：tokens在字典的索引位置，不足max_seq_length（128）则补0
input_mask：初始化为1，不足max_seq_length（128）则补0
segment_ids: 句子A的token和句子B的token，按照0/1排列区分。不足max_seq_length（128）则补0
masked_lm_positions: 被选中 MASK 的token位置索引
masked_lm_ids：被选中 MASK 的token原始值在字典的索引位置
masked_lm_weights：初始化为1
next_sentence_labels：对应is_random_next，1表示随机选择，0表示正常语序
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下面我们结合预训练代码详细讲解下 BERT 的预训练流程。

2. 预训练

预训练代码在 run_pretraing.py 文件中，注意我们需要把数据准备的结果作为预训练的输入：

那我们打上断点，继续开启 debug 吧！

2.1 modeling.BertModel

看预训练代码，大部分的核心代码集中在 modeling.BertModel 这个 class 的 __init__ 代码中：

解释下 modeling.BertModel 的参数:

• config： BERT 的配置文件，后续的很多参数都来源于此。我放到路径 ./multi_cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json ，内容如下：

{
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1, 
  "directionality": "bidi", 
  "hidden_act": "gelu", 
  "hidden_dropout_prob": 0.1, 
  "hidden_size": 768, 
  "initializer_range": 0.02, 
  "intermediate_size": 3072, 
  "max_position_embeddings": 512, 
  "num_attention_heads": 12, 
  "num_hidden_layers": 12, 
  "pooler_fc_size": 768, 
  "pooler_num_attention_heads": 12, 
  "pooler_num_fc_layers": 3, 
  "pooler_size_per_head": 128, 
  "pooler_type": "first_token_transform", 
  "type_vocab_size": 2, 
  "vocab_size": 119547
}
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• is_training：True 表示训练，False 表示评估
• input_ids：对应于数据准备的字段 input_ids，形状 [batch_size, seq_length]，即 [32, 128]
• input_mask：对应于数据准备的字段 input_mask，形状 [batch_size, seq_length]，即 [32, 128]
• token_type_ids：对应于数据准备的字段 segment_ids，形状 [batch_size, seq_length]，即 [32, 128]
• use_one_hot_embeddings：词嵌入是否用 one_hot 模式
• scope：变量的scope，用于 tf.variable_scope(scope, default_name="bert") 默认是 bert

2.1.1 embedding_lookup

在 modeling.BertModel 的 __init__ 代码中，第一个重要的方法是 embedding_lookup：

我们看下具体的代码，返回值有两个：

• out_put 是根据输入的 input_ids 在字典中找到对应的词，并且返回词对应的 embedding 向量，out_put 的形状是 [batch_size, seq_length, embedding_size]
• embedding_table 是字典每一个词对应的向量，形状是 [vocab_size, embedding_size]

ps: 有些同学不清楚字典是什么？字典在项目的 ./multi_cased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt 里，每一行对应一个词，里例如id=0则表示字典第一个对应的词[PAD]，字典内容如下：

[PAD]
[unused1]
[unused2]
[unused3]
[unused4]
...
[unused99]
[UNK]
[CLS]
[SEP]
[MASK]
<S>
<T>
!
"
#
$
%
...
A
B
C
D
E
F
G
H
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2.1.2 embedding_postprocessor

后续的该方法是用于加上位置编码！

我们进到函数内部查看具体细节：

上面代码中，token_type_ids 对应的是 segment_ids，即句子的表示（用0/1来表示），细节见《NLP深入学习：结合源码详解 BERT 模型（二）》 的 2.3章节。token_type_table 和上一节的 embedding_table 是一样的含义，这里就是向量化 segment_ids。由于 segment_ids 只用 0和1来表示，所以token_type_vocab_size=2，并且最终将 out_put 加上了 segment_ids 向量化的结果，就是图中的 TokenEmbeddings + SegmentEmbeddings

那么显而易见，下一段代码就是再加上 PositionEmbeddings 了！

注意，这里的 position_embeddings 实际就是词在句子中的位置对应的 embedding～

最后将输出加上了 layer_norm_and_dropout ，即层归一和dropout。

2.1.3 transformer_model

顺着代码debug下去，在准备好了数据之后，就是经典的 Transformer 模型了：

希望深入了解 Transformer 的，建议参考：
《NLP深入学习：大模型背后的Transformer模型究竟是什么？(一)》
《NLP深入学习：大模型背后的Transformer模型究竟是什么？(二)》

我们先回忆下 Transformer 的结构，因为下面的代码完全是对论文的编码器实现：

为了方便查看，我把代码的结构和论文的结构对比在一起：

transformer 结构构建完成之后，下面的self.sequence_out 是把最后一层的输出作为 transformer 的 encoding 结果输出。

此外，first_token_tensor 是取第一个 token 的输出结果，即 [CLS] 的结果。因为 [CLS] 已经带有上下文信息了，因此对于分类而言，用 [CLS] 的输出即可。这个论文中也有说明：

以上就是 BERT 模型的构建整体流程，下面来看 BERT 模型的评估流程，包含 Masked Language Model（MLM）和 Next Sentence Prediction（NSP）。

2.2 get_masked_lm_output

先来看 Masked Language Model（MLM）的评估，对应代码中的 get_masked_lm_out ，见下图：

首先看下 get_masked_lm_out 的输入参数：

• bert_config : BERT 的配置文件，对应我的路径 ./multi_cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json
• input_tensor：BERT 模型的输出，即上文的 self.sequence_out
• output_weights：对应上文 embedding_lookup 的第二个输出，即字典每一个词对应的向量，形状是 [vocab_size, embedding_size]
• positions：对应 features["masked_lm_positions"] ，即被选中 MASK 的 token 位置索引
• label_ids：对应 features["masked_lm_ids"]，即被选中 MASK 的 token 原始值在字典的索引位置
• label_weights：对应 features["masked_lm_weights"]

下面是整体的代码，代码有些地方需要细细品味：

要看懂这里的代码，首先我们要知道 BERT 在 Masked Language Model（MLM）上要干啥。BERT 首先给句子的词打上了 [MASK] ，后续就要对 [MASK] 的词进行预测。预测，就是在词典中出现的词给出一个概率，看属于哪个词，本质上就是多分类问题。那么对于多分类问题，通常的做法是计算交叉熵。

这里就不详细阐述交叉熵的来龙去脉了，直接说明交叉熵如何计算。我们假设真实分布为 y，而模型输出分布为 $\hat{y}$，总的类别数为 n，交叉熵损失函数的计算方法为：
$$loss=\sum _{i=1}^n[-ylog{\hat{y}}_i-(1-y)log(1-{\hat{y}}_i)]$$
好，我们来看代码中关键的几个步骤：

• log_probs = tf.nn.log_softmax(logits, axis=-1) ，这个方法实际上计算的是：
  $$log\_probs=[log{\hat{y}}_1,log{\hat{y}}_2,...,log{\hat{y}}_n]$$
  其中 $log{\hat{y}}_i$ 表达的是属于词典第 i 个词的概率的对数值。

• one_hot_labels = tf.one_hot(label_ids, depth=bert_config.vocab_size, dtype=tf.float32)，计算每个词的在字典的 one_hot 结果，形状是 [batch_size*seq_len, vocab_size]。例如，“animal” 在字典第18883位置，那么"animal"对应的 one_hot 就是 [0,0,…0,1,0,…,0]，其中向量长度就是字典的大小，1排在向量的18883个。

• per_example_loss = -tf.reduce_sum(log_probs * one_hot_labels, axis=[-1]) ，这个方法是用于交叉熵的。因为我们知道真实的分布情况，就是 one_hot_labels 对应的结果，那么对于某一个具体的词，其交叉熵的计算就是 $-ylog{\hat{y}}_i-(1-y)log(1-{\hat{y}}_i)$，将 y=1（即事先知道一定属于某个词）代入，即交叉熵为 $-log{\hat{y}}_i$。所以事先计算了 log_probs ，per_example_loss 可以直接得到每个词的交叉熵的结果。

• loss 将per_example_loss 得到的结果赋予权重进行加权平均，得到一个最终的 loss，实际上就相当于 $loss={\sum }_{i=1}^n{w}_i[-ylog{\hat{y}}_i-(1-y)log(1-{\hat{y}}_i)]$

2.3 get_next_sentence_output

再来看 Next Sentence Prediction（NSP）评估，预测句子的下一句：

首先看下 get_next_sentence_output 的输入参数：

• bert_config： BERT 的配置文件，对应我的路径 ./multi_cased_L-12_H-768_A-12/bert_config.json
• input_tensor：[CLS] 的输出线性变换后的结果，简单理解为 [CLS] 的输出作为当前函数的输入
• labels：对应 features["next_sentence_labels"] ，1表示下一个句子是随机选择的，0表示正常语序

由于下一个句子只有两种选择，要么是随机的，要么是原先正常的句子，所以其实就是一个二分类问题：

二分类的交叉熵：
$$loss=\sum _{i=1}^n-ylog{\hat{y}}_i$$
上面的核心逻辑跟 get_masked_lm_output 一模一样。只不过这里的 loss 用的是平均值，没有用加权平均

2.4 训练

计算了 masked_lm_loss 以及 next_sentence_loss 之后，将两种 loss 相加，即是总的 loss

后续就训练模型降低 loss

3. 参考

《NLP深入学习：结合源码详解 BERT 模型（一）》
《NLP深入学习：结合源码详解 BERT 模型（二）》
《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》
《NLP深入学习：大模型背后的Transformer模型究竟是什么？(一)》
《NLP深入学习：大模型背后的Transformer模型究竟是什么？(二)》

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