（10-2）BERT ：BERT的预训练与微调_bert预训练任务有几个

10.2  BERT的预训练与微调

BERT模型的训练过程分为两个主要阶段：预训练和微调。通过这两个阶段的训练，BERT能够学到通用的语言表示，并在多种下游任务上表现优越。微调阶段允许模型根据具体任务的需求进行定制，而预训练阶段提供了一个通用的语境感知的基础。这种两阶段的训练策略使得BERT具有强大的迁移学习能力。

10.2.1  预训练

在BERT模型的预训练阶段主要实现了两个主要任务，即掩盖语言模型（Masked Language Model，MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。

1. 掩盖语言模型（MLM）

1. 任务描述：在输入文本中，随机选择一些词汇，并将它们替换为特殊的"[MASK]"标记。模型的任务是根据上下文预测这些被掩盖的词的原始内容。
2. 目的：这个任务使得模型必须在考虑上下文的情况下填补被掩盖的词，从而迫使模型学会理解词汇的双向上下文关系，这有助于捕捉长距离依赖和更全面的语境信息。

2. 下一句预测（NSP）

1. 任务描述：模型接收两个句子的输入，这两个句子可能是文本中相邻的。模型的任务是判断这两个句子是否是原始文本中的相邻句子。
2. 目的：通过这个任务，模型可以学到文本之间的关系，尤其是在处理自然语言推断等任务时。模型需要理解文本的语境，以确定两个句子之间是否存在逻辑或语义关系。

在实际实施中，BERT的预训练过程通过多次迭代这两个任务来进行。对于每个任务，使用随机抽样的文本创建批次，并根据任务目标计算损失，然后使用反向传播和优化算法来更新模型参数。

注意：BERT的预训练采用无监督学习方法，因此无需标注的标签。这种预训练过程使BERT能够学到通用的语言表示，从而在下游任务中能够更好地泛化和适应。预训练模型可以通过微调（fine-tuning）在特定任务上进行调整，以适应特定任务的数据和标签。这种两阶段的训练策略使得BERT成为一种强大的迁移学习工具。

10.2.2  微调

微调（fine-tuning）是使用已经预训练好的模型，在特定任务上进行额外的训练以适应该任务的过程。对于BERT模型，微调通常包括将预训练的BERT模型与任务特定的输出层结合，并使用标记好的任务数据进行有监督学习。在实际应用中，对BERT模型进行微调的基本步骤如下所示。

（1）准备数据集：为了微调BERT模型，需要有一个标记好的数据集，其中包含了输入文本和相应的标签。这个数据集应该与你的任务相关，例如文本分类、命名实体识别等。

（2）加载预训练的BERT模型

1. 选择预训练模型：选择与任务相关的预训练模型，例如bert-base-uncased。
2. 加载模型：使用Hugging Face Transformers库或其他相应的工具加载预训练的BERT模型。当然，也可以选择不同规模的BERT模型，具体取决于你的任务和计算资源。

（3）修改模型结构，调整输出层：针对特定任务，修改BERT模型的输出层以适应任务的标签数。例如，对于文本分类任务，最后的线性层的输出单元数应与类别数相匹配。

（4）创建 DataLoader，分批处理：将标记好的数据集加载到PyTorch或TensorFlow的DataLoader中，以便进行批处理。

（5）设置优化器和损失函数

1. 优化器：选择优化器，常见的有AdamW等。
2. 损失函数：根据任务选择损失函数，例如交叉熵损失函数。

（6）微调过程：

训练循环：使用微调数据集进行多轮的训练循环。在每个小批次中，将输入数据传递给模型，计算损失，进行反向传播并更新模型参数。

梯度截断：为了防止梯度爆炸，可以进行梯度截断，即在反向传播前裁剪梯度的大小。

（7）评估微调模型，评估验证集：使用验证集评估微调后的模型性能。根据任务选择适当的指标，例如准确率、精确度、召回率等。

（8）保存微调后的模型：将微调后的模型保存，以备在测试集上进行推断。

（9）调整超参数（学习率、批量大小等）：可以使用验证集进行超参数的搜索和调整工作，以优化微调性能。

（10）测试微调后的模型：在测试集上评估微调后的模型性能，以获取最终的性能指标。

注意：在具体实践中，微调BERT模型可能需要一定的计算资源和时间，但通常可以为特定任务提供出色的性能，尤其是在自然语言处理领域。

例如下面是一个使用库Hugging Face Transformers微调BERT模型的一个例子，在这个例子中，使用一个二分类任务（情感分类）来展示实现微调的过程。

实例10-1：使用库Hugging Face Transformers微调BERT模型（源码路径：daima\10\wei.py）

实例文件wei.py的具体实现代码如下所示。

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
 
# 载入已经预训练好的BERT模型和分词器
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=2)
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
 
# 伪造一些微调数据
sentences = ["This is a positive sentence.", "This is a negative sentence."]
labels = [1, 0]
 
# 使用分词器对文本进行处理
tokenized_input = tokenizer(sentences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
 
# 创建PyTorch DataLoader
dataset = TensorDataset(tokenized_input['input_ids'], tokenized_input['attention_mask'], torch.tensor(labels))
loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)
 
# 设置优化器和损失函数
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
 
# 微调模型
model.train()
for epoch in range(5):
    for batch in loader:
        inputs, attention_mask, label = batch
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs, attention_mask=attention_mask, labels=label)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
# 保存微调后的模型
model.save_pretrained("fine_tuned_bert_model")
tokenizer.save_pretrained("fine_tuned_bert_model")

上述代码实现了对BERT模型进行微调的过程，具体实现流程如下所示。

1. 加载预训练的BERT模型和分词器：通过Hugging Face Transformers库，使用预训练的BERT模型（'bert-base-uncased'）和相应的分词器（BertTokenizer）。
2. 伪造微调数据：提供两个样本的文本和相应的标签，其中一个被标记为正面（1），另一个被标记为负面（0）。
3. 使用分词器处理文本：将提供的文本使用BERT分词器进行处理，包括将文本转换为输入模型的格式，进行填充和截断等操作。
4. 创建PyTorch DataLoader：将处理后的数据集包装成PyTorch DataLoader，以便于进行批处理。
5. 设置优化器和损失函数：使用AdamW优化器，以及交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）来计算模型预测与实际标签之间的损失。
6. 微调模型：在5个训练轮次内，通过迭代 DataLoader 中的批次数据，将模型参数更新以最小化损失。
7. 保存微调后的模型：将微调后的BERT模型和分词器保存到文件，以备后续在测试集或实际应用中使用。

1. 模型名称bert-base-uncased

在上述代码中，'bert-base-uncased' 库Hugging Face Transformers中的一个预训练的BERT模型的名称，这个名称用于指定加载的预训练模型，具体说明如下所示。

1. "bert"：表示这是一个BERT模型。
2. "base"：表示这是基础版本，通常包含较少的层和参数。有时还可以看到 "large" 等表示更大规模的模型。
3. "uncased"：表示模型是在不区分大小写的文本上进行了预训练。如果使用 "cased"，则表示预训练时保留了大小写信息。

这种命名约定帮助用户轻松选择不同规模和配置的预训练模型。其他常见的模型名称包括 "bert-large-uncased"、"bert-base-cased" 等。在微调或使用预训练模型时，选择适合任务和资源要求的模型非常重要。

2. num_labels 参数

在BERT模型中，num_labels 参数用于指定模型要处理的类别数量。通常，这个参数在微调阶段用于适应任务的特定需求，尤其是针对分类任务。对于二分类任务（例如情感分类、垃圾邮件检测等）来说，将num_labels参数设置为2，表示模型需要输出两个类别的预测结果。通常，这两个类别是二进制的，比如正类别和负类别，或者类别1和类别0。

在微调的过程中，模型的最后一层（输出层）会根据这个 num_labels 参数的设置调整权重，以确保适应特定任务的输出要求。这样，微调后的模型就能够产生与任务相关的预测结果。

在本实例的代码中，num_labels=2 意味着这是一个用于处理二分类任务的BERT模型。如果你的任务是一个多分类问题，需要将 num_labels 设置为相应的类别数量。例如，如果有3个类别，可以将 num_labels 设置为3。

总体而言，本实例实现了一个简单的BERT模型微调过程，用于一个二分类任务的情感分类。执行后会创建"fine_tuned_bert_model"目录，如图10-1所示。

图10-1  "fine_tuned_bert_model"目录

在"fine_tuned_bert_model"目录中包含了微调后的BERT模型的相关文件，这些文件通常是Hugging Face Transformers库默认的模型保存结构，其中包括了模型的权重、配置信息、词汇表等。各个文件的具体化锁门如下所示。

1. 文件config.json：包含了模型的配置信息，例如模型的层数、隐藏层维度等。这是模型架构的描述文件。
2. 文件pytorch_model.bin：包含了微调后的BERT模型的权重参数。这个文件保存了模型在微调阶段学到的权重。
3. 文件special_tokens_map.json：包含了特殊标记的映射关系，如"[CLS]"、"[SEP]"等。
4. 文件tokenizer_config.json：包含了分词器的配置信息，描述了分词器的工作方式和设置。
5. 文件vocab.txt：包含了模型使用的词汇表，其中包括了所有可能的词汇和对应的编号。

这些文件共同构成了一个完整的BERT模型，可以在以后的推理阶段或者在其他任务中使用。例如，可以使用这个微调后的BERT模型来进行文本分类、命名实体识别等任务。在使用时，可以通过加载这些文件来还原微调后的BERT模型。

未完待续