基于双向编码器表示的变换器（BERT）预训练算法详解

我将为您详细讲解BERT预训练算法的原理和实现过程。这个算法虽然名称中包含"双向编码器"，但其核心创新在于Transformer架构和独特的预训练任务设计。

算法背景
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）由Google在2018年提出，彻底改变了自然语言处理领域的预训练范式。传统语言模型只能从左到右或从右到左单向建模，而BERT通过掩码语言模型实现了真正的双向上下文理解。

核心架构解析

1. 输入表示设计
BERT的输入表示由三个部分精心组合而成：

• 词嵌入（Token Embeddings）：将输入文本中的每个词（或子词）映射为向量表示
• 段嵌入（Segment Embeddings）：区分句子对中的两个句子，用于处理成对输入任务
• 位置嵌入（Position Embeddings）：通过正弦余弦函数编码每个词的位置信息

具体计算公式为：

输入表示 = 词嵌入 + 段嵌入 + 位置嵌入

2. Transformer编码器堆叠
BERT使用多层Transformer编码器堆叠：

• 基础版本：12层，隐藏层维度768，注意力头数12
• 大型版本：24层，隐藏层维度1024，注意力头数16
• 每层包含多头自注意力机制和前馈神经网络

预训练任务详解

3. 掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）
这是BERT的核心创新，具体步骤如下：

步骤3.1 输入序列掩码处理

• 随机选择15%的输入词元进行特殊处理
• 其中80%替换为[MASK]标记
• 10%替换为随机词元
• 10%保持原词不变

这种设计解决了预训练与微调时的不匹配问题。

步骤3.2 双向上下文编码
通过Transformer编码器，每个位置的输出都基于整个输入序列的上下文信息：

h_i = Transformer(输入序列)[i]

其中h_i是第i个位置的隐藏状态。

步骤3.3 掩码位置预测
对于每个被掩码的位置，使用对应的隐藏状态预测原始词元：

P(w|h_i) = softmax(W·h_i + b)

损失函数采用交叉熵损失，只计算被掩码位置的预测损失。

4. 下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）
这个任务让模型理解句子间关系：

步骤4.1 训练样本构建

• 正样本：句子A + 句子B（B是A的实际下一句）
• 负样本：句子A + 随机句子C

步骤4.2 特殊标记使用

• 在输入开始添加[CLS]标记
• 在句子对之间添加[SEP]标记

步骤4.3 二分类预测
使用[CLS]位置的隐藏状态进行二分类：

P(is_next|h_[CLS]) = sigmoid(W·h_[CLS] + b)

训练过程细节

5. 优化策略

• 使用Adam优化器，学习率预热策略
• 大批次训练（通常batch_size=256）
• 在大规模语料上训练（如Wikipedia + BookCorpus）

6. 技术优势分析

• 双向性：相比单向语言模型，能同时利用左右上下文
• 通用性：通过预训练获得通用语言表示
• 迁移性强：只需添加任务特定层即可适应下游任务

实际应用示例

假设输入句子："这只猫很可爱"
在MLM任务中可能变为："这只[MASK]很可爱"
模型需要基于上下文"这只"和"很可爱"来预测被掩码的词"猫"。

总结
BERT通过MLM和NSP两个预训练任务，结合Transformer的强大编码能力，学习到了深层的语言表示。这种预训练模式使得BERT在各种NLP任务上都取得了突破性表现，为后续的预训练语言模型发展奠定了基础。