50、预训练编码器：BERT语言模型详解

预训练编码器：BERT语言模型详解

1. BERT模型训练步骤概述

BERT模型的训练主要分为两个步骤：
- 第一步 ：预训练模型，主要包括语料库的收集与准备以及语言模型的创建。
- 第二步 ：让模型适应特定应用，如文本分类或命名实体识别。此步骤需要一个标注数据集（通常规模较小），用于进一步精细调整模型参数，这一步也被称为微调。

为了详细说明这些步骤，我们将以《奥德赛》的前两句话为例：

Tell me, O Muse, of that ingenious hero
Many cities did he visit

2. 预训练任务

预训练步骤包含两个同时进行的分类任务，每个输入样本是一对句子（实际上是单词序列）：
- 掩码语言模型（Masked Language Model，MLM） ：将输入样本中的部分标记替换为特定的掩码标记 [MASK] ，然后训练模型预测这些被掩码单词的值。例如：

Input: Tell me , O [MASK] , of that ingenious [MASK]
Predictions:
Muse
hero

• 下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）