BERT 是 Bidirectional Encoder Representations from Transformers 的缩写，是由 Google 发布的先进的嵌入模型，BERT 是自然语言处理领域的一个重大突破，它在许多自然语言处理任务中取得了突出的成果，比如问答任务、文本生成、句子分类等。BERT 之所以能够成功，主要是因为它是基于上下文的嵌入模型，不同于像 word2vec 等其他一些流行的嵌入模型。

从 BERT 的含义来看，它使用多个 Transformer 表示，而且是基于双向 Encoder 的，我们要知道 BERT 的架构是只包含 Encoder 的 Transformer 模型架构。

BERT 模型配置

BERT 在发布模型的时候，给出了多种不同的配置，其中两种标准的配置为 BERT-base 和 BERT-large，另外还有一些小型的配置，如下表所示：

BERT 模型配置	Encoder 层数（L）	注意力头个数（A）	FFN 层隐藏神经元个数（H）
BERT-base	12	12	768
BERT-large	24	16	1024
BERT-tiny	2	–	128
BERT-mini	4	–	256
BERT-small	4	–	512
BERT-medium	8	–	512

BERT-base 模型的网络参数总数可达 1.1 亿个，而 BERT-large 模型的网络参数总数可达 3.4 亿个。标准的 BERT 模型配置BERT-base 和 BERT-large 可以得到更准确的结果，且应用更为广泛，其他的可以用来做测试或研究使用。

BERT 预训练和微调

对于一个新任务，我们不再使用随机的权重来初始化模型，而是用已经训练过的模型的权重来初始化（预训练过的模型）。也就是说，由于模型已经在一个大型数据集上训练过了，因此我们不用为一个新任务从头开始训练模型，而是使用预训练的模型，并根据新任务调整（微调）其权重。所以说，这也是一种类型的迁移学习。

如下图所示，是 BERT 预训练与微调过程的概览图（来自论文《BERT： Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding》）：

BERT 模型预训练

BERT 的输入数据转换为对应的 Embedding，包括 Token Embeddings、Segment Embeddings、Position Embeddings 这三种转换，假设原始输入的英文句子为：
my dog is cute, he likes playing.

转换过程如下图所示：

Token Embeddings 就是在句子中插入 Token，上面包括在句子开头插入 [CLS]，表示用于分类任务；在每个句子结束插入 [SEP]，表示句子结束。
Segment Embeddings 就是通过使用标记 E 来表示输入句子分为两个段，进行分词后，属于第一个句子的词标记成 A 段，属于第二个句子的词标记成 B 段。
Position Embeddings 就是标记上位置信息，因为 BERT 使用 Transformer 架构，所以没有使用任何循环机制，而且是以并行方式处理所有词，所以需要加入词的位置信息，这个比较容易理解。

分别将输入转换为 Token Embeddings、Segment Embeddings、Position Embeddings 后，需要将这三个 Embeddings 相加后作为 BERT 的输入，也就是输入到 Transformer 架构的 Encoder 层进行预训练过程。

从上图中我们可以看到，BERT 模型在两种自然语言处理任务上进行预训练：掩码语言模型构建（Masked Language Model，MLM 或 Masked LM）、下句预测（Next Sentence Prediction，NSP）。语言模型分为自动回归式语言模型和自动编码式语言模型这两类，而 BERT 使用的是自动编码式语言模型，它从两个方向阅读句子，然后进行预测。

语言模型构建任务，是指通过训练模型来预测一连串单词的下一个单词。在掩码语言模型构建任务中，给定一个输入句，我们随机掩盖其中一部分词，使用 [MASK] 标记来掩盖住对应的词，并通过训练模型来预测被掩盖的单词。为了预测被掩盖的词，模型从两个方向阅读该句并进行预测。掩码语言模型构建任务也被称为完形填空任务。

下句预测（NSP）是一个用于训练 BERT 模型的策略，它是一个二分类任务。在下句预测任务中，我们向 BERT 模型提供两个句子，它必须预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。通过执行下句预测任务，BERT 模型可以理解两个句子之间的关系。这在许多应用场景中是有用的，比如问答场景和文本生成场景。为了判别两种句子中其中一个是否是另一个的下一个句子，需要将 [CLS] 标记的特征值通过 Softmax 激活函数将其送入前馈网络层，然后返回句子对分别是 isNext 和 notNext 的概率，这样就得到了二分类的结果，能够完成下句预测。

BERT 模型微调

BERT 模型的预训练需要做大量的处理和调优工作，才得到最终的 BERT 模型。而模型微调就比较直接，而且容易多了，只需要基于上面预训练得到的 BERT 模型，在基础上根据下游任务的需要进行参数更新调整，验证微调后的模型能支持特定的任务，比如问答任务、文本分类任务、命名实体识别任务等等。

参考资料

• BERT： Pre-training of Deep Bidirectional Transformers forLanguage Understanding
• BERT 基础教程：Transformer 大模型实战
• https://github.com/google-research/bert