本文将对BERT进行系统的回顾，探索其技术内在机理，并通过实践案例引出一些新的研究方向 BERT Explained: State of the Art Language Model for NLP_bert, elmo, and gpt: a comparative study of state-

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是近年来最火的预训练语言模型之一。它的出现使得深度学习在NLP领域取得了前所未有的突破性进展，特别是在文本分类、阅读理解等任务上。本文将对BERT进行系统的回顾，探索其技术内在机理，并通过实践案例引出一些新的研究方向。希望读者能从中受益。

2.基本概念及术语

2.1 Transformer模型

Transformer模型是Google于2017年提出的基于Attention的神经网络结构。它由encoder和decoder两部分组成，其中encoder主要用来把输入序列编码成一个固定长度的向量表示；而decoder则负责根据这个向量表示生成输出序列。相比于传统的RNN或CNN等模型，Transformer拥有以下优点：

1. 模型简单、易于并行化处理

2. Attention机制能够捕获全局信息

3. 适用于长序列建模

4. 可训练性强、泛化能力强

2.2 Pre-trained language model

预训练语言模型(Pre-trained language model)，又称预训练LM，是一种利用大量标注数据训练得到的模型，通过对模型参数进行微调，可以得到具有良好性能的自然语言处理任务的模型。目前主流的预训练语言模型包括BERT、GPT、RoBERTa等。BERT是谷歌推出的一种预训练LM，可以应用到各种自然语言处理任务中，在各种数据