【项目实训2】BERT模型学习

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种由Google开发的预训练语言表征模型。它使用两个步骤——预训练和微调，以创建用于各种任务的最先进模型。下面是BERT的工作原理的详细解释：

1. 预训练（Pre-training）：

   • BERT首先在大规模文本数据上进行预训练。它使用Transformer编码器层的堆叠，每个编码器层都包含多个“头”（fully-connected神经网络），并且使用自注意机制计算键（key）、值（value）和查询（query）向量。
   • 对于输入序列中的每个标记，每个头都计算这些向量，然后使用它们创建加权表示。
   • BERT的预训练目标是通过预测掩码标记（masked language model）或下一个句子（next sentence prediction）来学习单词的上下文表示。

2. 微调（Fine-tuning）：

   • 经过预训练后，可以将同一模型用于各种下游任务（例如文本分类、命名实体识别等）。
   • 在微调阶段，我们针对特定任务对预训练模型进行微调，以适应该任务的特定要求。
   • BERT的统一架构使得同一预训练模型可以用于多个不同的下游任务，并且在这些任务上获得接近最先进的结果。

3. BERT的架构：

   • BERT的架构是一系列Transformer编码器层的堆叠。每个编码器层都包含多个注意力头（attention heads）。
   • BERT Base模型有12个编码器层，隐藏大小为768，注意力头数为12，总参数约为110M。
   • BERT Large模型有24个编码器层，隐藏大小为1024，注意力头数为16，总参数约为340M。