没错下图中的小黄人就是文本的主角Bert ，而红色的小红人你应该也听过，他就是ELMo。2018年发布的BERT 是一个 NLP 任务的里程碑式模型，它的发布势必会带来一个 NLP 的新时代。BERT 是一个算法模型，它的出现打破了大量的自然语言处理任务的记录。在 BERT 的论文发布不久后，Google 的研发团队还开放了该模型的代码，并提供了一些在大量数据集上预训练好的算法模型下载方式。Goole 开源这个模型，并提供预训练好的模型，这使得所有人都可以通过它来构建一个涉及NLP 的算法模型，节约了大量训练语言模型所需的时间，精力，知识和资源。BERT模型的全称是：BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation。
v BERT模型简介
BERT BASE: 与OpenAI Transformer 的尺寸相当，以便比较性能。
BERT LARGE: 一个非常庞大的模型，是原文介绍的最先进的结果。
BERT的基础集成单元是Transformer的Encoder。关于Transformer的介绍可以阅读Paper--Attention is All You Need。
2 个 BERT 的模型都有一个很大的编码器层数，（论文里面将此称为 Transformer Blocks） - 基础版本就有 12 层，进阶版本有 24 层。同时它也有很大的前馈神经网络 （ 768 和 1024 个Hidden units），还有很多 Attention heads（12和16 个）。这超过了 Transformer 论文中的参考配置参数（6 个编码器层，512 个隐藏层单元，和 8 个注意头）。在我们平时实际使用bert的过程中一般只会使用Bert-base，因为Bert模型的太大了，庞大的参数一般人的电脑配置难以驾驭，当然有TPU的土豪除外...
v 模型的输入和输出
BERT模型的主要输入是文本中各个词的原始词向量，该向量既可以随机初始化，也可以利用Word2Vector等算法进行预训练以作为初始值；输出是文本中各个词融合了全文语义信息后的向量表示。
从上图中可以看出，BERT模型的输入具体分为三种信息：
l Token Embeddings：是每个词的词向量，第一个单词是[CLS] Token，其取值在模型训练过程中自动学习，用于刻画文本的全局语义信息，可以用于之后的分类任务。[SEP] Token是用来分割输入的两条句子。
l Segment Embeddings：用来区别两种句子(是否是正常顺序的两个句子)，因为Bert预训练不光做MLM还要做以两个句子为输入的分类任务。
l Position Embeddings：由于出现在文本不同位置的词所携带的语义信息存在差异（比如：“我爱你”和“你爱我”），因此，BERT模型对不同位置的词分别附加一个不同的向量以作区分。
特别地，在目前的BERT模型中，文章作者还将英文词汇作进一步切割，划分为更细粒度的语义单位（WordPiece），例如：将playing分割为play和ing；此外，对于中文，目前作者尚未对输入文本进行分词，而是直接将单个字作为构成文本的基本单位。输出是文本中各个词融合了全文语义信息后的向量表示。
v 模型的预训练任务
1) Task 1#: Masked Language Model
为了达到真正的bidirectional的LM的效果，作者创新性的提出了Masked LM，如下图所示，简单来说就是将句子中的一部分词mask掉，然后让模型去预测被mask掉的词（可以理解为我们大家初中都做过的完形填空）。这样有个缺点是在预训练的过程中把一些词mask起来，但是未来的fine tuning过程中的输入是没有mask的，这样模型有可能没见过这些词。这个量积累下来还是很大的。在训练过程中作者随机mask 15%的token，而不是把像CBOW一样把每个词都预测一遍。最终的损失函数只计算被mask掉那个token（其实这样也会导致一个问题就是训练的效率会比较低，因为每次反向传播只能计算15%的词）。Mask具体如何做也是有技巧的，前面说过如果全部用标记[MASK]代替会影响模型的fine tuning，所以作者mask的时候10%的单词会被随机替代成其他单词，还有10%的单词保持不变，剩下80%才被替换为[MASK] token。要注意的是Masked LM预训练阶段模型是不知道真正被mask的是哪个词，所以模型每个词都要关注。因为序列长度太大（512）会影响训练速度，所以90%的steps都用seq_len=128训练，余下的10%步数训练512长度的输入。
2) Task 2#: Next Sentence Prediction
Next Sentence Prediction的任务可以解释为：给定一篇文章中的两句话，判断第二句话在文本中是否紧跟在第一句话之后，目的是让模型理解两个句子之间的联系，如下图所示。将一篇文章的各段打乱，让我们通过重新排序把原文还原出来，这其实需要我们对全文大意有充分、准确的理解。Next Sentence Prediction任务实际上就是段落重排序的简化版：只考虑两句话，判断是否是一篇文章中的前后句。在实际预训练过程中，作者从文本语料库中随机选择50%正确语句对和50%错误语句对进行训练，与Masked LM任务相结合，让模型能够结合上下文预料更准确地表示每个词和句子的语义信息。
v 模型Fine tuning
Bert的fine-tuning之前对模型的修改非常简单，如果做Sentence pair classification 任务，那么就两句话一起输入例如：[CLS]我喜欢吃苹果[SEP]你喜欢吃梨子，最后取第一个token [CLS]的输出表示，喂给一个softmax层得到分类结果输出。Single sentence classification 就更简单，也是输入一句话，然后取第一个token [CLS]的输出来进行分类。对于Q&A问题着同时输入[CLS]Question[SEP]Answer，然后取输出的Answer中Start和End之间即为答案。对于Single sentence tagging tasks（NER），取所有token的最后层transformer输出，喂给softmax层做分类。总之不同类型的任务需要对模型做不同的修改，但是修改都是非常简单的，最多加一层神经网络即可。如下图所示：
Bert的优点：BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通过预训练和精调横扫了11项NLP任务，这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer，也就是相对基于RNN的模型Bert更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。
Bert的缺点：主要就是MLM预训练时的mask问题，[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]会影响模型在fine tuning的下游任务上帝的表现；每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）。全文读下来你会发现其实Bert也没有我们想象中的那么神奇，但是实际中Bert却是如此的强大，其中重要的原因也是Google拥有庞大的语料库（钱）来进行训练，当然TPU（钱）也是必不可少的。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1810.04805
代码地址（TensorFlow和Pytorch两个版本）：
https://github.com/google-research/bert
https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT
