关于BERT的相关问题

Transformer和BERT的位置编码有什么区别？

BERT的位置编码是学习出来的，Transformer是通过正弦函数生成的。

原生的Transformer中使用的是正弦位置编码（Sinusoidal Position Encoding），是绝对位置的函数式编码。由于Transformer中为self-attention，这种正余弦函数由于点乘操作，会有相对位置信息存在，但是没有方向性，且通过权重矩阵的映射之后，这种信息可能消失。

BERT中使用的是学习位置嵌入（learned position embedding），是绝对位置的参数式编码，且和相应位置上的词向量进行相加而不是拼接。

BERT模型结构是什么？

利用Transformer结构构造了一个多层双向的encoder网络。

BERT预训练任务是什么？

任务1：遮挡语言模型（Masked Language Model）。方法：随机遮挡每个sequence中的15%的词（替换为统一标记[MASK]），然后预测这些被遮挡的词。

任务2：下一句预测（Next Sentence Prediction）。方法：把50%输入sequence中的句子对的B句子随机替换，然后预测B是否是A的下一句。

BERT学习目标是什么？

利用大规模无标注语料训练，获得文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。

怎么设计让BERT学到语义信息的？

通过遮挡语言模型（Masked Language Model），预测被[MASK]代替的词，不断的“对比”上下文的语义，句法和词义信息，从而学到了大量相关的知识。

BERT embedding layer有三个嵌入层的含义？

Token-embedding：将单词转换为固定维的向量表示形式，在BERT-base中，每个单词都表示为一个768维的向量。

Segment-embedding：BERT在解决双句分类任务（如判断两段文本在语义上是否相似）时是直接把这两段文本拼接起来输入到模型中，模型是通过segment-embedding区分这两段文本。对于两个句子，第一个句子的segment-embedding部分全是0，第二个句子的segment-embedding部分全是1。

Position-embedding：BERT使用transformer编码器，通过self-attention机制学习句子的表征，self-attention不关注token的位置信息，所以为了能让transformer学习到token的位置信息，在输入时增加了position-embedding。

Position-embedding可以拼接吗？

引入外部知识源时，会出现多个embedding，输入给模型时一般不要直接相加，会损失信息，可以把不同的embedding拼接在一起，如果维度过高的话，可以在通过一个全连接层降低维度。

如何加速Bert模型的训练。 

混合精度训练。

BERT的CLS向量为什么可以用来分类？

与文本中已有的其它token相比，这个无明显语义信息的符号会更“公平”地融合文本中各个字/词的语义信息。

为什么已经有85%不进行“mask策略”修改的token，还需要在15%进行“mask策略”的token中选取10%保持原词不变？

BERT预训练模型在训练阶段采用MLM任务，会给数据引入[mask]这种标记。但是在下游任务的数据中是没有这种标记的。因此BERT作者设计了“mask策略”的数据修改方式。

BERT的输入数据
BERT预训练模型会对输入数据进行“mask策略”的修改。具体为：
保留85%的token不进行“mask策略”的修改（也就是单词还是其本身
对15%的token进行“mask策略”的修改

“mask策略”
对于被选中 需要进行“mask策略”的token：
以80%的概率替换为[MASK]标记；
以10%的概率替换为词表中的任意一个随机的词；
以10%的概率保持原词不变，即不替换。（也就是单词还是其本身

原因分析：
核心原因1：想让模型“明白” 输入的数据中包含真实的单词
核心原因2：85%的那部分token不参与梯度更新
虽然BERT模型会将全部输入的token最终转化为词向量，并预测出来对应的token，但是只有15%进行“mask策略”的token才会计算loss并进行反向传播，能够影响模型。因此，虽然数据中存在85%的token没做任何修改，但是并不能让模型“明白”输入的数据中包含真实的单词。恰恰需要15%能够影响模型的token中，10%不进行替换的单词才能让模型“明白”输入数据中也不全是有错误的。因此能够缓解预训练阶段有[mask]，而下游任务没有[mask]这个不一致问题。
 

最后

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