基于双向Transformer编码器表示的掩码语言模型（BERT）预训练算法
字数 762 2025-10-28 11:34:06

基于双向Transformer编码器表示的掩码语言模型（BERT）预训练算法

题目描述：我将为你讲解BERT的预训练过程。BERT通过两个自监督任务（掩码语言建模和下一句预测）在大规模语料上预训练，学习深层双向语言表示。其核心创新是使用Transformer编码器和双向上下文建模，解决了传统语言模型只能单向编码的限制。

解题过程：

  1. 模型架构设计

    • 采用多层Transformer编码器堆叠（如BERT-base有12层）
    • 输入表示 = 词嵌入 + 段嵌入 + 位置嵌入（支持处理两个句子）
    • 特殊标记：[CLS]（分类）、[SEP]（分隔）、[MASK]（掩码）

  2. 掩码语言建模（MLM）

    • 随机掩码15%的输入词符
    • 其中80%替换为[MASK]，10%替换为随机词，10%保持不变
    • 让模型基于双向上下文预测被掩码的原始词
    • 计算预测词与原始词的交叉熵损失

  3. 下一句预测（NSP）

    • 构造正例（连续句子）和负例（随机组合句子）
    • 用[CLS]标记的表示预测两个句子是否连续
    • 二分类损失帮助模型学习句子间关系

  4. 多任务联合训练

    • 总损失 = MLM损失 + NSP损失
    • 通过梯度下降同时优化两个任务
    • 使用Adam优化器进行大规模语料训练

  5. 训练技巧

    • 动态掩码：每个epoch重新生成掩码模式
    • 全词掩码：对完整词符统一掩码（中文适用）
    • 去除NSP任务（后续研究显示效果有限）

  6. 微调机制

    • 在预训练模型基础上，针对具体任务添加输出层
    • 文本分类：使用[CLS]表示接分类器
    • 序列标注：使用每个词符的对应输出
    • 问答任务：用两个输出向量分别预测答案起止位置

关键点：通过自监督预训练，BERT学会深层双向语言表示，在下游任务微调时只需少量标注数据即可达到优异性能。其双向注意力机制能同时利用左右上下文信息，相比单向模型更具语义理解优势。

基于双向Transformer编码器表示的掩码语言模型（BERT）预训练算法 题目描述：我将为你讲解BERT的预训练过程。BERT通过两个自监督任务（掩码语言建模和下一句预测）在大规模语料上预训练，学习深层双向语言表示。其核心创新是使用Transformer编码器和双向上下文建模，解决了传统语言模型只能单向编码的限制。 解题过程： 模型架构设计 采用多层Transformer编码器堆叠（如BERT-base有12层） 输入表示 = 词嵌入 + 段嵌入 + 位置嵌入（支持处理两个句子） 特殊标记：[ CLS]（分类）、[ SEP]（分隔）、[ MASK ]（掩码） 掩码语言建模（MLM） 随机掩码15%的输入词符 其中80%替换为[ MASK ]，10%替换为随机词，10%保持不变 让模型基于双向上下文预测被掩码的原始词 计算预测词与原始词的交叉熵损失 下一句预测（NSP） 构造正例（连续句子）和负例（随机组合句子） 用[ CLS ]标记的表示预测两个句子是否连续 二分类损失帮助模型学习句子间关系 多任务联合训练 总损失 = MLM损失 + NSP损失 通过梯度下降同时优化两个任务 使用Adam优化器进行大规模语料训练 训练技巧 动态掩码：每个epoch重新生成掩码模式 全词掩码：对完整词符统一掩码（中文适用） 去除NSP任务（后续研究显示效果有限） 微调机制 在预训练模型基础上，针对具体任务添加输出层 文本分类：使用[ CLS ]表示接分类器 序列标注：使用每个词符的对应输出 问答任务：用两个输出向量分别预测答案起止位置 关键点：通过自监督预训练，BERT学会深层双向语言表示，在下游任务微调时只需少量标注数据即可达到优异性能。其双向注意力机制能同时利用左右上下文信息，相比单向模型更具语义理解优势。