6、微调BERT模型：原理与实践

微调BERT模型：原理与实践

1. BERT模型的输入嵌入与位置编码

BERT模型的输入嵌入和位置编码子层可以总结如下：
- 单词序列被分解为WordPiece标记。
- 在掩码语言模型训练中， [MASK] 标记会随机替换初始单词标记。
- 为了分类目的， [CLS] 分类标记会插入到序列的开头。
- 为了进行下一句预测（NSP）训练， [SEP] 标记用于分隔两个句子（片段、短语）。
- 句子嵌入会添加到标记嵌入中，使得句子A和句子B具有不同的句子嵌入值。
- 位置编码是学习得到的，不应用原始Transformer的正弦 - 余弦位置编码方法。

此外，BERT还有一些关键特性：
- BERT在多头注意力子层中使用双向注意力，为学习和理解标记之间的关系开辟了广阔的视野。
- BERT引入了无监督嵌入场景，使用无标签文本预训练模型。无监督场景迫使模型在多头注意力学习过程中更加深入地思考，这使得BERT能够学习语言的构建方式，并将这些知识应用到下游任务中，而无需每次都进行预训练。
- BERT也使用监督学习，在预训练过程中全面覆盖各种情况。

2. BERT模型的预训练与微调框架

BERT是一个两步框架，第一步是预训练，第二步是微调。

预训练可以分为两个子步骤：
- 定义模型的架构，包括层数、头数、维度等模型的构建块。
- 在掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务上训练模型。

微调也可以分为两个子步骤：