1. 语言模型
2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析
3. ELMo算法原理解析
4. OpenAI GPT算法原理解析
5. BERT算法原理解析
6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质
7. Transformer-XL原理介绍
1. 前言
在本文之前我们已经介绍了ELMo和GPT的两个成功的模型，今天给大家介绍google新发布的BERT模型。BERT来头可不小，其性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新了11项NLP任务的当前最优性能记录。
2. BERT原理
BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers，它是一种新型的语言模型。之所以说是一种新型的语言模型，是因为它通过联合调节所有层中的双向Transformer来训练预训练深度双向表示。
想深入了解BERT模型，首先应该理解语言模型。预训练的语言模型对于众多自然语言处理问题起到了重要作用，比如SQuAD问答任务、命名实体识别以及情感识别。目前将预训练的语言模型应用到NLP任务主要有两种策略，一种是基于特征的语言模型，如ELMo模型；另一种是基于微调的语言模型，如OpenAI GPT。这两类语言模型各有其优缺点，而BERT的出现，似乎融合了它们所有的优点，因此才可以在诸多后续特定任务上取得最优的效果。
2.1 BERT模型总体结构
BERT是一种基于微调的多层双向Transformer编码器，其中的Transformer与原始的Transformer是相同的，并且实现了两个版本的BERT模型，在两个版本中前馈大小都设置为4层：
lBERTBASE：L=12，H=768，A=12，Total Parameters=110M
lBERTLARGE：L=24，H=1024，A=16，Total Parameters=340M
其中层数（即Transformer blocks块）表示为L，隐藏大小表示为H，自注意力的数量为A。
2.2 BERT模型输入
输入表示可以在一个词序列中表示单个文本句或一对文本(例如，[问题，答案])。对于给定的词，其输入表示是可以通过三部分Embedding求和组成。Embedding的可视化表示如下图所示：
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token Embeddings表示的是词向量，第一个单词是CLS标志，可以用于之后的分类任务，对于非分类任务，可以忽略词向量；
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Segment Embeddings用来区别两种句子，因为预训练不只做语言模型还要做以两个句子为输入的分类任务；
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Position Embeddings是通过模型学习得到的。
2.3 BERT模型预训练任务
BERT模型使用两个新的无监督预测任务对BERT进行预训练，分别是Masked LM和Next Sentence Prediction：
2.3.1 Masked LM
为了训练深度双向Transformer表示，采用了一种简单的方法：随机掩盖部分输入词，然后对那些被掩盖的词进行预测，此方法被称为“Masked LM”(MLM)。预训练的目标是构建语言模型，BERT模型采用的是bidirectional Transformer。那么为什么采用“bidirectional”的方式呢？因为在预训练语言模型来处理下游任务时，我们需要的不仅仅是某个词左侧的语言信息，还需要右侧的语言信息。
在训练的过程中，随机地掩盖每个序列中15％的token，并不是像word2vec中的cbow那样去对每一个词都进行预测。MLM从输入中随机地掩盖一些词，其目标是基于其上下文来预测被掩盖单词的原始词汇。与从左到右的语言模型预训练不同，MLM目标允许表示融合左右两侧的上下文，这使得可以预训练深度双向Transformer。Transformer编码器不知道它将被要求预测哪些单词，或者哪些已经被随机单词替换，因此它必须对每个输入词保持分布式的上下文表示。此外，由于随机替换在所有词中只发生1.5%，所以并不会影响模型对于语言的理解。
2.3.2 Next Sentence Prediction
很多句子级别的任务如自动问答（QA）和自然语言推理（NLI）都需要理解两个句子之间的关系，譬如上述Masked LM任务中，经过第一步的处理，15%的词汇被遮盖。那么在这一任务中我们需要随机将数据划分为等大小的两部分，一部分数据中的两个语句对是上下文连续的，另一部分数据中的两个语句对是上下文不连续的。然后让Transformer模型来识别这些语句对中，哪些语句对是连续的，哪些对子不连续。
2.4 模型比较
ELMo、GPT、BERT都是近几年提出的模型，在各自提出的时候都取得了不错的成绩。并且相互之间也是相辅相成的关系。
3个模型比较如下：
再往前看，在NLP中有着举足轻重地位的模型和思想还有Word2vec、LSTM等。
Word2vec作为里程碑式的进步，对NLP的发展产生了巨大的影响，但Word2vec本身是一种浅层结构，而且其训练的词向量所“学习”到的语义信息受制于窗口大小，因此后续有学者提出利用可以获取长距离依赖的LSTM语言模型预训练词向量，而此种语言模型也有自身的缺陷，因为此种模型是根据句子的上文信息来预测下文的，或者根据下文来预测上文，直观上来说，我们理解语言都要考虑到左右两侧的上下文信息，但传统的LSTM模型只学习到了单向的信息。
3. 总结
语言模型的每一次进步都推动着NLP的发展，从Word2vec到ELMo，从OpenAI GPT到BERT。通过这些发展我们也可以洞悉到，未来表征学习（Deep learning is representation learning）将会越来越多的应用到NLP相关任务中，它们可以充分的利用目前海量的数据，然后结合各种任务场景，去训练出更为先进的模型，从而促进AI项目的落地。