NLP里的迁移学习：BERT_bert 迁移学习

NLP里的迁移学习：

• 使用预训练好的模型来抽取词、句子的特征

  • 例如word2vec或语言模型

• 不更新预训练好的模型

• 需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息

  • word2vec忽略了时序信息，

    语言模型只看了一个方向

word2vec的训练模式有两个：利用边上词预测中间词 和 利用中间词预测边上词；

可以看做是一个训练网络，训练起来比较快，可以利用大量的数据去训练。

一般使用这种语言模型，不会去修改预训练好的模型，他的缺点是只能提取比较底层的特征，所以很多时候只是把word2vec模型用在嵌入层，就是替换掉原始的随机嵌入，就是开始就把词语转化为一个嵌入向量，包含了一些底层特征。但是后续还是要利用或设计一些复杂的模型进一步提取特征，如CNN、RNN等，就是利用一些和目标任务相关的网络来抽取需要的特征。

因为word2vec只提取到了一些局部信息，没有看到很多时序信息，一般是只看到了一个方向的信息。语言模型也只看到了一个方向的信息。

BERT的动机：

• 基于微调的NLP模型（迁移学习）

• 预训练的模型抽取了足够多的信息（使得抽取的特征信息能够抓住输入文本的很多语义信息，当做一个新任务是，只需要增加一个简单的输出层就行了（转化为最终任务需要的label空间中），不需要再额外叠加其他的CNN RNN等模型提取特征了）

• 新的任务只需要增加一个简单的输出层

BERT架构：

• 只有编码器的Transfomer

• 两个版本：

  • Base：#blocks=12，hidden size=768，#heads=12，#parameter=110M

  • Large：#blocks=24，hidden size=1024，

• 在大规模数据上训练 > 3B词

（第一个在nlp上用的很深的网络，能够抽取出比较好的特征，并很好地用于其他模型）

bert在输入和loss上是有创新的。

对输入的修改：

• 每个样本是一个句子对 通过<SEP>来分割句子 变成 两个小句

• 加入额外的片段嵌入（使得transformer模型能够区分两个句子）

• 位置编码可学习 （不进行手工设计，模型自己学习得到 位置编码向量）

预训练任务1：带掩码的语言模型

• Transfomer的编码器是双向的，标准语言模型要求单向

• 带掩码的语言模型每次随机（15%）将一些词元换成<mask>

bert不能做预测下一个词

encoder是双向的，它是知道上下文双向信息的；decoder才是单向的

bert不是去预测未来的，是做完形填空的，它能知道双向信息，但因为在微调任务中，data里面没有<mask>这个东西，现在bert训练时加了很多mask，但是在微调的时候是没有mask的，bert不是要看见mask就去预测，所以对mask有如下改动：

保持原来的token：就是看到自己的信息，有点像 作弊

这样改变mask会使得模型不会看见mask就去预测。

因为在实际应用预训练模型时，是没有mask的，所以这种作弊下的改动就是和实际应用预训练 模型而没有mask的情况类似。

预训练任务2：下一句子预测

• 预测一个句子对中两个句子是不是相邻的 二分类任务

• 训练样本中：

  • 正样本：50%概率选择相邻句子对：<cls>this movie is great <sep> i like it <sep>

  • 负样本：50%概率选择随机句子对：<cls>this movie is great <sep> hello <sep>

• 将<cls>对应的输出放到一个全连接层来预测

总结

• BERT针对微调设计

• 基于Transfomer的编码器做了如下修改

  • 模型更大，训练数据更多

  • 输入句子对，片段嵌入，可学习的位置编码

  • 训练时使用两个任务：

    • 带掩码的语言模型

    • 下一个句子预测