BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

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Bert 取名来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，大致可以了解到他采用的是双向的 Transformer 的 Encoder 结构。

因此，阅读论文时我们可以关注下 Bert 模型的两个点：

• 利用 Encoder 完成预训练后如何配合下游任务？

• 预训练过程的双向是类似 ELMo 的双向吗？如果不是的话，怎么去防止数据泄漏？

1. Introduction

通过预训练语言模型可以显著提高 NLP 下游任务，包括 NER、QA、知识推理等。目前的预训练有两种策略：feature-based 和 fine-tuning，对应着我们之前介绍过两个预训练模型：ELMo 和 GPT。基于 feature-based 的 ELMo 是针对指定任务进行预训练；而基于 fine-tuning 的 GPT 设计的是一个通用架构，并针对下游任务进行微调，两方法都是使用单向的语言模型来学习一般的语言表示。

但是谷歌的同学认为，预训练的潜力远远不应该只有这些，特别是对于 fine-tuning 来说。限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型，无法充分了解到单词所在的上下文结构（试想：我们想了解一个单词的含义，其实是会结合上下文来判断，而不是只结合单词的上文）。

针对这一痛点：谷歌的同学提出了新的预训练方法 BERT。BERT 受完形填空（cloze task）的启发，通过使用 “Masked Language Model” 的预训练目标来缓解单向语言模型的约束。

首先 “Masked Language Model” 会随机屏蔽（masked）一些单词，然后让模型根据上下文来预测被遮挡的单词。与 ELMo 不同的是，BERT 是真正的结合上下文进行训练，而 ELMo 只是左向和右向分别训练。

除了 “Masked Language Model” 外，谷歌的同学还提出了 “next sentence prediction” 的任务预训练文本对。将 token-level 提升到 sentence-level，以应用不同种类的下游任务。

我们来看下 Bert 的具体内容。

2. BERT

BERT 和之前的模型类似都采用两阶段的步骤：pre-training 和 fine-tuning。pre-training 阶段，BERT 在未标记的数据上进行无监督学习；而 fine-tuning 阶段，BERT 首先利用预训练得到的参数初始化模型，然后利用下游任务标记好的数据进行有监督学习，并对所有参数进行微调。所有下游任务都有单独的 fine-tuning 模型，即使是使用同样的预训练参数。下图是对 BERT 的一个概览：

2.1 Model Architecture

先来看下模型的架构：

BERT 是由多层双向的 Transformer Encoder 结构组成，区别于 GPT 的单向的 Transformer Decoder 架构。

谷歌的同学在论文中提供了两个不同规模的 BERT：BERT Base 和 BERT Large。前者有 12 个隐藏层，768 个隐单元，每个Multi-head Attention 中有 12 个 Attention，共 1.1 亿参数，主要是为了与 OpenAI 比较性能；而后者有 24 个隐藏层，1024 个隐单元，每个 Multi-head Attention 中有 16 个Attention，共 3.4 亿参数，主要是用来秀肌肉的。

2.2 Input/Output

为了能应对下游任务，BERT 给出了 sentence-level 级别的 Representation，包括句子和句子对。

在 BERT 中 sequence 并不一定是一个句子，也有可能是任意的一段连续的文本；而句子对主要是因为类似 QA 问题。

我们来看下 BERT 的输入：

分为三块：Token Embeddings、Segment Embeddings 和 Position Embeddings。

Token Embeddings 采用的 WordPiece Embedding，共有 30000 个 token。每个 sequence 会以一个特殊的 classification token [CLS] 开始，同时这也会作为分类任务的输出；句子间会以 special token [SEP] 进行分割。

WordPiece Embedding：n-gram 字符级 Embedding，采用 BPE 双字节编码，可以将单词拆分，比如 “loved” “loving” ”loves“ 会拆分成 “lov”，“ed”，“ing”，“es”。 ”

Segment Embedding 也可以用来分割句子，但主要用来区分句子对。Embedding A 和 Embedding B 分别代表左右句子，如果是普通的句子就直接用 Embedding A。

Position Embedding 是用来给单词定位的，直接使用 one-hot 编码。

BERT 最终的 input 是三种不同的 Embedding 直接相加。

2.3 Pre-training

BERT 采用两种非监督任务来进行预训练，一个是 token-level 级别的 Masked LM，一个是 sentence-level 级别的 Next Sentence Prediction。两个任务同时训练，所以 BERT 的损失函数是两个任务的损失函数相加。

2.3.1 Masked LM

我们知道语言模型只能是单向的，即从左到右或者从右到左，而使用双向的话会导致数据泄漏问题，即模型可以间接看到要预测的单词。这也是为什么 ELMo 要采用两个独立的双向模型的原因。

为了解决这个问题，谷歌的同学提出了 Masked LM 的概念：随机屏蔽一些 token 并通过上下文预测这些 token。这种况下就解决了双向模型和数据泄漏的问题。在具体实验过程中，BERT 会随机屏蔽每个序列中的 15% 的 token，并用 [MASK] token 来代替。

但这样会带来一个新的问题：[MASK] token 不会出现在下游任务中。为了缓解这种情况，谷歌的同学采用以下三种方式来代替 [MASK] token：

• 80% 的 [MASK] token 会继续保持 [MASK]；

• 10% 的 [MASK] token 会被随机的一个单词取代；

• 10% 的 [MASK] token 会保持原单词不变（但是还是要预测）。

最终 Masked ML 的损失函数是只由被 [MASK] 的部分来计算。

这样做的目的主要是为了告诉模型 [MASK] 是噪声，以此来忽略标记的影响。

2.3.2 Next Sentence Prediction

部分下游任务如问答（QA）、语言推理等都是建立在句子对的基础上的，而语言模型只能捕捉 token-level 级别的关系，捕捉不了 sentence-level 级别的关系。

为了解决这个问题，谷歌的同学训练了一个 sentence-level 的分类任务。具体来说，假设有 A B 两个句对，在训练过程 50% 的训练样本 A 下句接的是 B 作为正例；而剩下 50% 的训练样本 A 下句接的是随机一个句子作为负例。并且通过 classification token 连接 Softmax 输出最后的预测概率。

虽然很简单，但是在实际效果是非常好的。

2.4 Fine-tuning

预训练好后我们看下 BERT 的 Fine-tuning 是怎么实现的。

由于预训练的 Transformer 已经完成了句子和句子对的 Representation，所以 BERT 的 Fine-tuning 非常简单。

针对不同的下游任务，我们可以将具体的输入和输出是适配到 BERT 中，并且采用端到端的训练去微调模型参数。如下图所示：

• a b 是 sentence-level 级别的任务，类似句子分类，情感分析等等，输入句子或句子对，在 [CLS] 位置接入 Softmax 输出 Label；

• c 是 token-level 级别的任务，比如 QA 问题，输入问题和段落，在 Paragraph 对应输出的 hidden vector 后接上两个 Softmax 层，分别训练出 Span 的 Start index 和 End index（连续的 Span）作为 Question 的答案；

• d 也是 token-level 级别的任务，比如命名实体识别问题，接上 Softmax 层即可输出具体的分类。

3. Experience

简单看下实验部分。

下图是与不同模型的对比：

下图是 Masked LM 与 单向的 LM 的实验对比：

下图为不同 Mask 策略下的效果：

最后放一张图，简单看下 BERT、GPT 和 ELMo 三者的对比：

4. Conclusion

总结：BERT 采用 Pre-training 和 Fine-tuning 两阶段训练任务，在 Pre-training 阶段使用多层双向 Transformer 进行训练，并采用 Masked LM 和 Next Sentence Prediction 两种训练任务解决 token-level 和 sentence-level 的问题，为下游任务提供了一个通用的模型框架；在 Fine-tuning 阶段会针对具体 NLP 任务进行微调以适应不同种类的任务需求，并通过端到端的训练更新参数从而得到最终的模型。

BERT 是 NLP 领域中一个里程碑式的工作，并对后续 NLP 的研究工作产生了深远影响。

自此 BERT 就介绍完了。

5. Reference

1. 《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

2. 《The Illustrated BERT, ELMo, and co. (How NLP Cracked Transfer Learning)》

3. 《BERT – State of the Art Language Model for NLP》