简介
编辑Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 是一种基于变压器的机器学习技术，用于自然语言处理 (NLP) 预训练，由 Google 开发。
BERT 由 Jacob Devlin 和他的 Google 同事于 2018 年创建并发布。
2019 年，谷歌宣布已开始在其搜索引擎中使用 BERT，到 2020 年底，它几乎在所有英语查询中都使用了 BERT。
原始的英文 BERT 有两种模型：(1) BERTBASE：12 个编码器和 12 个双向自注意头，以及 (2) BERTLARGE：24 个编码器和 16 个双向自注意头。
架构
编辑BERT 的核心是一个变换器语言模型，具有可变数量的编码器层和自注意力头。该架构几乎与 Vaswani 等人的原始转换器实现相同。
BERT 接受了两项任务的预训练：语言建模和下一句预测。作为训练过程的结果，BERT 学习了单词的上下文嵌入。经过计算量大的预训练后，可以使用较少的资源在较小的数据集上对 BERT 进行微调，以优化其在特定任务上的性能。
性能
编辑当 BERT 发布时，它在许多自然语言理解任务上取得了最先进的性能：
- GLUE（通用语言理解评估）任务集（由 9 个任务组成）
- SQuAD（斯坦福问答数据集）v1.1 和 v2.0
- SWAG（对抗性世代的情况）
- 情感分析：基于 BERT 的情感分类器在多种语言中取得了显着的性能
分析
编辑BERT 在这些自然语言理解任务上表现出色的原因尚不清楚。 目前的研究主要集中在调查 BERT 输出背后的关系，作为精心选择的输入序列的结果，通过探测分类器分析内部向量表示，以及注意力权重表示的关系。
历史
编辑BERT 起源于预训练上下文表示，包括半监督序列学习、生成预训练、ELMo 和 ULMFit。 与以前的模型不同，BERT 是一种深度双向、无监督的语言表示，仅使用纯文本语料库进行预训练。 word2vec 或 GloVe 等无上下文模型为词汇表中的每个单词生成单个单词嵌入表示，其中 BERT 会考虑给定单词每次出现的上下文。 例如，尽管在 He is running a company 和 He is running a marathon 这两个句子中，running 的向量都具有相同的 word2vec 向量表示，而 BERT 将根据句子提供不同的上下文嵌入。
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