【深度学习】常见模型-BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）（双向编码器表示）

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

BERT 是什么？

BERT 是 Google 在 2018 年推出的 NLP（自然语言处理）模型，全称 Bidirectional Encoder Representations from Transformers（双向编码器表示）。
BERT 采用 Transformer 结构，并使用 双向（Bidirectional）学习方式，与传统的单向语言模型（如 GPT）不同，它能同时利用 上下文信息，提升 NLP 任务的理解能力。

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BERT 的关键技术

1. Masked Language Model（MLM，掩码语言模型）

   • 训练时随机 屏蔽部分单词，让模型通过上下文预测这些被遮挡的词汇。
   • 例如：
     输入：I love [MASK] movies.
     目标：模型预测 [MASK] 词应该是 "watching"。

2. Next Sentence Prediction（NSP，下一句预测）

   • 训练时给定两句话，模型需要判断 第二句是否是第一句的真实下一句。
   • 例如：
     • 句子 A：I went to the store.
     • 句子 B：I bought some apples.
     • 模型目标：判断 B 是否是 A 的下一句。

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BERT 的架构

BERT 采用 Transformer 的 Encoder 部分，具有多个 Self-Attention 层，可以学习 上下文关系。

BERT 主要有两种版本：

• BERT-Base：12 层 Transformer，768 维隐藏层，12 头注意力，110M 参数
• BERT-Large：24 层 Transformer，1024 维隐藏层，16 头注意力，340M 参数

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BERT 的应用

BERT 在各种 NLP 任务中表现优异，包括：

• 文本分类（如情感分析、垃圾邮件检测）
• 命名实体识别（NER）
• 问答系统（QA）
• 机器翻译
• 文本摘要
• 代码补全

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BERT 代码示例

使用 Hugging Face 加载预训练 BERT

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载 BERT 预训练模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 输入文本
text = "BERT is a powerful NLP model."
# 设置return_tensors参数为"pt"，表示返回的结果是PyTorch张量格式。
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 运行 BERT
# inputs = {'param1': value1, 'param2': value2}
# model(**inputs) 等价于 model(param1=value1, param2=value2)
outputs = model(**inputs)
# 打印outputs.last_hidden_state的形状，输出格式为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，分别表示批次大小、序列长度和隐藏层维度。
print(outputs.last_hidden_state.shape)  # (batch_size, sequence_length, hidden_size)

运行结果

torch.Size([1, 10, 768])

💡 输出：形状为 (1, 10, 768)，表示 1 个句子，10 个 token，每个 token 由 768 维向量表示。

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使用 BERT 进行文本分类

from transformers import BertForSequenceClassification
from transformers import BertTokenizer
import torch

# 加载 BERT 分词器（预训练）
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
# 加载 BERT 分类模型（预训练）
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# 文本输入
text = "This movie is great!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

# 预测类别
outputs = model(**inputs)
# 每个类别的预测得分，logits 是模型输出的未经归一化的预测值，表示每个类别的原始得分。这些得分还没有经过激活函数（如softmax）处理，因此不是概率值。
logits = outputs.logits
# 使用 torch.argmax 找到logits中最大值的索引，即预测的类别。
predicted_class = torch.argmax(logits).item()
print("Predicted class:", predicted_class)  # 0 或 1（根据分类任务定义）

运行结果 

Predicted class: 1

这个例子：加载 BERT 用于 二分类任务（如情感分析）。

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BERT vs GPT（区别对比）

模型	架构	训练方式	主要用途
BERT	Transformer Encoder	双向学习（MLM + NSP）	适用于 NLP 任务（分类、问答、NER）
GPT	Transformer Decoder	单向学习（从左到右）	主要用于 文本生成（如 ChatGPT）

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BERT 的改进版本

1. RoBERTa（Robust BERT）：去掉 NSP 任务，增加 MLM 训练时间，提高性能。
2. ALBERT（Lite BERT）：减少参数，提高效率。
3. DistilBERT：BERT 的精简版，速度更快。
4. ELECTRA：用新的 替换词检测任务（RTD） 代替 MLM，提高训练效率。

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总结

• BERT 是双向 Transformer 模型，主要用于 NLP 任务。
• 通过 MLM 和 NSP 进行预训练，能理解上下文。
• 在 Hugging Face 中可以轻松加载和使用 BERT。
• BERT 还有许多改进版本，如 RoBERTa、ALBERT 等。

BERT 使 NLP 进入了新时代，被广泛用于各种任务，如情感分析、问答、翻译等！