BERT模型的深度解读

最新推荐文章于 2025-06-30 10:22:04 发布
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本文深入解析BERT模型，从整体概要到预训练的MLM和NSP任务，再到训练过程和微调应用。BERT的双向性体现在MLM任务中，其word embedding能捕捉一词多义。相较于Transformer，BERT的位置编码更为直接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、BERT整体概要

Bert由两部分组成：

  • 预训练（Pre-training）:通过两个联合训练任务得到Bert模型
  • 微调（Fine-tune）：在预训练得到bert模型的基础上进行各种各样的NLP
    在这里插入图片描述

二、预训练

输入经过bert encoder层编码后，进行MLM任务和NSP任务，产生联合训练的损失函数从而迭代更新整个模型中的参数。
在这里插入图片描述

Bert Encoder：采用默认的12层transformer encoder layer对输入进行编码
MLM任务：掩蔽语言模型，遮盖句子中若干词，用周围词去预测遮盖的词
NSP任务：下个句子预测，判断句子B在文章中是否属于句子A的下一句

2.1 BERT Encoder

如何对输入进行编码
在这里插入图片描述

句首+ < CLS > ，句尾和两个句子之间+ < SEP >
句子级别的编码：用来区分每个句子，一个句子的编码是相同的
位置编码：其实就是数字编码123456789

经过编码器编码后输出张量的形状：

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