写在前面：本人刚刚入门NLP，希望通过记录博客来巩固自己的知识，增进对知识的理解。

在之前的博客，我们进行了CRF的原理探寻以及借助CRF工具包实现各类序列标注任务，如中文分词、NER、拼音输入法等等。现在，让我们再上一个台阶，从统计自然语言模型到神经网络自然语言模型。由于最近在进行阅读理解（machine reading comprehension）的学习，因此选择bert这一微调模型的经典之作进行学习记录。现有的Bert可参考的博文也很多，我以个人的视角进行了精华提取，希望能对读者有所帮助。

Bert论文地址：https://arxiv.org/abs/1810.04805

Bert是什么？

Bert，全称为：Bidirectional Encoder Representations from Transformers，即双向性Transformer编码器。从它的名字我们可以得知，Bert的要点是：双向性+Transformer Encoder。接下来，我会围绕这两个要点，分别谈谈我自己的学习心得与看法，仅供参考，希望对你有帮助。

Bert解决了什么问题？

先说结论：Bert为NLP任务提供了泛化性强、效果显著的预训练模型。

什么是预训练？为什么这么重要？

在CV（图像）领域，有许多预训练模型和对应的预训练权重文件提供给公众使用。这些模型往往是在很大的数据集上（如ImageNet）已经进行了很彻底的训练，我们需要的时候直接对模型进行微调即可。

预训练与微调的关系就好比说，我现在有一个神经网络，它有50层深。开始的时候，我给它的数据集是各种品牌汽车的图片，里面有保时捷、宝马等等并且我也做好了数据集的标注，希望训练出一个能根据车辆图片识别出汽车品牌的神经网络。

训练完成，验证集上也获得了不错的效果后，我被告知：不需要一个能识别品牌的模型，只需要一个能识别出车型的模型，比如轿车、SUV、房车等等，但是这个任务的数据集又很小。那该怎么办呢？推翻重来？重新训练？其实不需要。你可以把你开始时训练的模型当作预训练模型，在上面根据你新的数据集进行微调。这样为什么有效呢？

答案是，神经网络模型的特点决定的这一切有效。在残差引入卷积网络之后，经典的卷积网络都走向窄而深的发展方向。在较浅的隐藏层，网络会学到初级的一些特征，比如车的轮廓、大体形状。再深一些的隐藏层，网络会学到更接近任务需求的特征，比如车的流形、车头的长相。对于我们目前遇到的新任务，其实浅层的网络参数不需要再重新学习了，因为车的轮廓和形状对我们很有用，我们直接冻结住这些参数。但是高层一些的特征或许不那么重要，我们可以对高层网络参数进行微调，比如直接重新训练softmax层，或者是重新训练没被冻结的隐藏层等等。

到这里，你应该明白了为什么预训练模型重要：因为实际生活中的任务很多样，为每个任务重新训练模型成本很高，也不见得有好的效果。

那NLP为什么到Bert之前，都没有这样的一种体系？

个人认为，这是因为在NLP领域，Bert出现之前，还尚未有很明确的知识告诉人们，越深的神经网络对自然语言处理也同样越有效，而且NLP的任务比CV复杂许多，图像说到底就是像素点，但是语言任务有处理词的、处理句子的、处理文章的，最小单位都不大相同，不同语种之间也有许多的语言性差异。但是预训练其实在NLP领域意义重大，因为许多语料数据要进行收集的话，可以很轻松地获得大体量的无标签数据集，但是要为各个任务打上标签，那将是很庞大乃至难以想象的工作量。一个好的预训练模型，可以大大提高NLP模型的落地应用转化率。

其实在Bert之前，也有许多工作在朝着这个方向努力。大体来说，主要是两种策略：

基于特征的预训练（feature-based）VS 基于微调的预训练（fine-tune）

前者的代表作是：ELMo

后者的代表作是：OpenAPI GPT

两者可以分别理解为：

feature-based：基于网络的调节，针对预训练得到的输出，还要设计相应的网络来应对不同的task。

fine-tune：基于参数的调节，针对预训练得到的网络进行网络参数的微调。

而Bert很明显，应该是属于后者这种接近CV的预训练策略。

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上图是Bert原文中，与GPT和ELMo做的对比。GPT和ELMo的内容不是本文重点，所以就根据上图进行简要的解释吧。

ELMo采用的是两个反向的LSTM网络进行训练，试图让两个网络的知识涵盖上下文信息。但实际上，这样直接的将一个从左到右的网络和从右到左的网络进行叠加，并不能在每一层都有效整合上下文信息。对于ELMo而言，主要需求是获取更多的语言特征，因此，ELMo的输出其实就是一个Word Embedding，对每个词进行了特征维度的扩展。

GPT采用的是transformer的解码器，是一个从左到右的模型。其实Bert和GPT的架构是类似的，都是transformer为基础，只不过Bert采用的是编码器，引入了双向性。GPT模型中，每一个词只能根据之前的词是什么来预测下一个词，不能结合下文信息进行预测。

在Bert之前的预训练模型与策略都有一些绕不开的局限性：上下文信息难以有效整合、句子层面的任务难以与字词层面的任务在一个预训练模型上相适应。

而Bert是集大成者，即保留了微调的思路，又引入了上下文信息，还兼顾了token-level与sentence-level的任务。

但是这种双向设计的transformer编码器，其实给Bert上了一把锁，具体是什么呢？我们继续往下看。

双向性（Bidirectional）的体现

在Bert中，双向性主要由掩膜语言模型、句子语序预测、自我注意力机制体现的。

掩膜语言模型–MLM

全称，masked language model。其实说白了，就是对输入的句子里面的token进行掩盖（加[mask]），然后让模型预测mask掉的词是什么。文中举的例子是这样的：

image-20220502231721222

值得注意的是，并不是所有的token都会被mask掉，实际上是取输入中15%的token选中进行mask，并且被选中的token也只有80%的几率会被mask，还有10%是替换成别的词，以及10%的概率不mask。

这样设计的意义是什么呢？

个人认为，是通过加入了约束规则迫使模型主动地去学习上下文知识。如果不给予模型一个任务，很难控制模型的收敛走向。掩膜预测的任务能够帮助模型注重上下文信息，结合这些信息来推断某个token的意思。从这个角度也使得这个token的特征维度得到拓展，不止是token本身，还有上下文中与它相关的知识。

句子语序预测–NSP

全称，next sentence prediction。这个任务主要是对输入的句子对是否是顺承关系进行预测，句子对AB的中间以及结尾以[SEP]进行分隔，让模型判断B句子是否是A句子的下一句话。文中举的例子是这样的：

image-20220503010256142

这个任务看起来很简单，也很好理解。后文的消融实验其实证明了它的作用并不显著，但是我认为NSP任务的设计，是为了将模型能更好地从token-level迁移到sentence-level。同时，我也认为MLM和NSP的设计都是为了弥补transformer本身缺乏序列信息的特点。

一点补充说明：RNN在序列信息的学习其实比起transformer要更加彻底一些，因为transformer会将序列里的每一个token都做自我注意力，导致你的token以任意排列顺序输入都不会有很大影响。所以transformer原本的论文加入了位置编码来缓解这一缺陷。

自我注意力机制会放在encoder的部分继续讲述。

Transformer Encoder

Bert的另一大要点，就是基于transformer的编码器作为网络架构。Bert的基本模型采用了12层编码器堆叠的架构：

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上图灰色的矩形内是编码器的基本架构，Bert基本上没有改变transformer的原本设计，直接引用了这个模块。关于编码器，我想，最重要的部分就是：Multi-Head Attention。

什么是Attention？

顾名思义，是注意力。你可以将两个向量之间的距离理解为注意力，离得越近，说明我越注意你；离得越远，说明我不需要怎么关心你。讲到向量，讲到距离，很自然地会联想到点乘，因为余弦可以在夹角层面上反应向量之间的距离，或者说，差异性。所以，transformer的原作者采用的就是这种思路来实现注意力：点乘注意力机制（Dot-Product Attention）。

image-20220503014818044

上图是点乘注意力机制的计算图。可以看到，基本思路是，将三个输入Q、K、V读入，其中Q与K进行矩阵相乘，进行尺度缩放之后，不掩膜的话就直接softmax得到注意力分数，再将这个分数与V相乘，得到最终结果。数学一点的表示是这样：

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是不是很懵？没关系，我们一步步来。

首先让我们明确，什么是Q、K、V。Q是Query，意为查询；K是Key，意为键；V是Value，意为值。从编码器的结构也可以看出，Q、K、V的输入其实都是同一个东西，比如就是上一个隐藏层的输出。在上面的计算图中，我们实际上是通过Q和K的相乘来获得各个token之间的注意力。在这个过程中，矩阵Q的每一行和转置后的矩阵K的每一列都能做向量相乘，相当于是每一个token都和包括自己的其它token进行了计算。因此，可以将Q视作”查询“，代表我现在计算到了哪一个token；而K视作”键“，代表我现在针对我查询的token进行相对应的各个键的注意力计算。而V又是什么呢？实际上，Q与K相乘得到的结果，就代表了这段序列内部各个token与每个token之间的关系信息，乘以V实际上是将这种关系信息以权重的形式传给原本的输入，让它知道它本身的注意力信息是什么，自己内部的哪些部分联系更紧密、哪些部分关系不大。

那么，除以${\sqrt{d_{k}}}$又是什么意思呢？这里就是计算图上标题**”scaled“**的体现。原本我认为，除以这个数字单纯是防止对角线上的值过大（因为对角线是某个token和自己相乘，结果是1），把尺度缩小来减轻影响，但是经过学长点拨之后：

image-20220503020611362

发现还有这样更加数学的解释，amazing！

初步理解attention之后，让我们继续看看什么是”multi-head“。

什么是”Multi-Head“？

多头，顾名思义，是在注意力机制的基础之上，多加了好多个”头“。可以简单理解为将上面的计算过程提前分成了好几份分开计算：

image-20220503021020604

上图是多头注意力的模式图解，中间紫色框框内部就是我们刚刚讲到的点乘注意力模块。假设头的数目是h，那么其实就是将Q、K、V分成h份，各自进行点乘注意力。总共就是进行了h次。而且在输入处还能看到，每个头的Q、K、V都乘了一个矩阵（linear）进行映射。数学一点的表示是这样：

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可以看到，多头做的事情其实就是将各个attention的结果拼接一下，再乘以一个输出矩阵融合信息。这里值得一提的是：为什么要乘以矩阵呢？其实，主要是因为Bert的训练资料比较丰富，可以拥有更多的可学习空间。如果不乘这个矩阵的话，其实分为多个头和不分多头直接点乘attention的结果没有什么区别。引入这几个矩阵之后，能提供更多的变化空间，让模型尽可能学到attention的多种模式。

在transformer原作的论文中也提到，这样的方式其实不会对计算量有更大要求，和一次计算完没什么区别。

了解完注意力机制后，让我们来看看Bert的整体结构。

Bert基本结构–预训练

Bert的三层嵌入

Bert的结构中，对于输入的token进行了三层嵌入（embedding）：

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  1. 首先是Token Embedding：

    这个步骤其实很简单，只是把输入的token乘以一个嵌入矩阵提升维度，为后续嵌入做准备。

    **值得一提的是：**输入的token其实是经过了WordPiece的词根词缀字典查找获得的，所以会看到诸如”##ing“这样的形式，表示它不是一个完整的单词。WordPiece的字典大概是3w字量级。

    还有一点是输入的开头，有个[CLS]token，表示输入的开始。每一层编码器的开头都含有这个[CLS]，可以理解为整个block的一个代表，包括最后做分类任务的话，也是以[CLS]作为整个模型的信息融合结果的代表，进行分类。

  2. 接下来，是Segment Embedding：

    这个嵌入部分是与NSP配合使用的，由于需要判断句子对是否有顺承关系，就要先对它们事先进行标记。以”A“代表第一句话，”B“代表第二句话。所以它的嵌入维度是：2*768。（图中小细节：第一个[SEP]属于A，第二个[SEP]属于B。）

  3. 最后，是Position Embedding：

    Bert当中的位置编码与transformer中的实现不同，transformer原本工作中的位置编码是通过公式计算得到的：

    image-20220503151315841

    而Bert不同，Bert可学习参数足够多，也需要足够的空间来充分学习语义特征，因此Bert当中的位置编码也是一个可学习的嵌入。我们事先给好各个token对应的位置id（不大于512），然后初始化一个512*768大小的嵌入。

或许你会奇怪，为什么经常看到512、768、一对输入？

这是由于Bert预训练的初始设置决定的。一开始google预训练的时候，就设置了输入是一句或者一对句子，最长长度不超过512，隐藏层大小是768。

直观一些，看看源码

这里使用的是huggingface的pytorch版本Bert，比起TF版本感觉更好看明白一些。详细的讲解可以参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/369012642

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class BertEmbeddings(nn.Module):
    """Construct the embeddings from word, position and token_type embeddings."""

    def __init__(self, config):
        super().__init__()
        self.word_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, padding_idx=config.pad_token_id)
        self.position_embeddings = nn.Embedding(config.max_position_embeddings, config.hidden_size)
        self.token_type_embeddings = nn.Embedding(config.type_vocab_size, config.hidden_size)

        # self.LayerNorm is not snake-cased to stick with TensorFlow model variable name and be able to load
        # any TensorFlow checkpoint file
        self.LayerNorm = nn.LayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)
        self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)
        # position_ids (1, len position emb) is contiguous in memory and exported when serialized
        self.position_embedding_type = getattr(config, "position_embedding_type", "absolute")
        self.register_buffer("position_ids", torch.arange(config.max_position_embeddings).expand((1, -1)))
        if version.parse(torch.__version__) > version.parse("1.6.0"):
            self.register_buffer(
                "token_type_ids",
                torch.zeros(self.position_ids.size(), dtype=torch.long),
                persistent=False,
            )

    def forward(
        self, input_ids=None, token_type_ids=None, position_ids=None, inputs_embeds=None, past_key_values_length=0
    ):
        if input_ids is not None:
            input_shape = input_ids.size()
        else:
            input_shape = inputs_embeds.size()[:-1]

        seq_length = input_shape[1]

        if position_ids is None:
            position_ids = self.position_ids[:, past_key_values_length : seq_length + past_key_values_length]

        # Setting the token_type_ids to the registered buffer in constructor where it is all zeros, which usually occurs
        # when its auto-generated, registered buffer helps users when tracing the model without passing token_type_ids, solves
        # issue #5664
        if token_type_ids is None:
            if hasattr(self, "token_type_ids"):
                buffered_token_type_ids = self.token_type_ids[:, :seq_length]
                buffered_token_type_ids_expanded = buffered_token_type_ids.expand(input_shape[0], seq_length)
                token_type_ids = buffered_token_type_ids_expanded
            else:
                token_type_ids = torch.zeros(input_shape, dtype=torch.long, device=self.position_ids.device)

        if inputs_embeds is None:
            inputs_embeds = self.word_embeddings(input_ids)
        token_type_embeddings = self.token_type_embeddings(token_type_ids)

        embeddings = inputs_embeds + token_type_embeddings
        if self.position_embedding_type == "absolute":
            position_embeddings = self.position_embeddings(position_ids)
            embeddings += position_embeddings
        embeddings = self.LayerNorm(embeddings)
        embeddings = self.dropout(embeddings)
        return embeddings

基本上可以根据代码设计来对照Bert论文给的图片一步步推导。

值得注意的是：计算完三种嵌入并将他们相加之后，需要进行LayerNorm+Dropout。LayerNorm是transformer原本工作就使用的归一化trick，与BatchNorm不同，LN的方式是在单个样本的维度上做归一化，而BN是在整个batch中做全局归一化。LN对于NLP任务来说更加合理，因为输入的长短不一，BN的话会出现很多向量长度不同，要补零，影响全局归一化。

Bert如何微调

讲完了Bert预训练的几大要点，让我们来看看Bert是怎么进行微调以适应更多task的。

自然语言推理–NLI

自然语言推理任务简单来说，就是根据句子对，来推理它们之间的关系，可以视作句子对的分类问题。Bert论文中给出的示意图如下：

image-20220503200148095

其实NLI任务本身就很贴合Bert的设计，与NSP任务也很接近。[CLS]这个class token也正好可以作为分类任务的输出。微调时只需要在[CLS]的输出上面加上一层或几层线性分类器，训练分类器即可。

单句分类任务–文本分类、情感分析

与NLI不同，这里的情况是输入不分为上下两部分，但任务依旧是分类任务。示意图：

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思路与NLI相同，也是在[CLS]上加线性分类器。

阅读理解任务–MRC

阅读理解，machine reading comprehension。阅读理解的任务广度很大，这里主要以QA举例子。也就是我输入一个问题加一篇文章，你要在文章中找到一个部分作为答案。示意图：

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那我们是如何利用Bert做QA的呢？其实答案很粗暴，就是文章中对于每个token，分别预测它们作为答案开头和结尾的概率有多高。所以，微调的时候，会对每一个token分别学习两个向量：一个判断它是否作为开头token，一个判断它是否作为结尾token。再加上softmax获得各个token作为开头或者结尾的可能性，取开头中最大概率的和结尾中最大概率的，并将中间内容输出。

注意，这里就已经是token-level了。因为你可以看到，我们是对最后一层的所有属于文章的token进行处理，不再只是拿[CLS]作为代表。

序列标注问题–NER

序列标注问题就是很典型的token-level的问题，判断每一个token的标签。示意图：

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这里其实也很好理解，和QA一样是对每个token的输出做处理。但是不一样的地方在于，QA需要两次计算，算作为开头和结尾的概率。但是NER的话，只用在每个token上加一个类别的分类器来微调即可。

值得注意的是：其实这种NER方法依然限制在序列标注本身领域之内，只能对一串句子获得一组标签。但实际上我们知道，像：

”中国传媒大学“里面，”中国传媒大学“可以视作大学这个命名实体，但是”中国“也是国家层面的命名实体。这种交叠的（nested）命名实体问题不能用传统思路解决。香浓科技的这篇论文提供了一个新思路：用MRC对NER问题重新建模，取得了不错的效果。这也会是我接下来的学习方向，后续会更进这篇文章与我自己的想法。

所以，Bert到底学到了什么

看到这里，希望你对Bert是什么已经有了一定的了解。那么，让我们回到梦开始的地方，预训练。

上面说，CV中预训练可行的原因是，神经网络窄而深，并且不同的层级有学习到由浅到深不同的特征，这使得微调效果卓著。

那么Bert做到了吗？Bert各个层是否也学习了由浅到深不同层级的语义信息呢？

怀着这个问题，我看到了这篇文章：What does BERT learn about the structure of language?文章用很多分析手段从多角度研究了这个问题，这里我简要的记录一下。

短句句法特征

image-20220503205437187

这张图片，原文的意思是大概是说，他们采用了对LSTM相同的研究手段来研究Bert对于短语级别的结构信息的捕捉情况。可以看出，Bert的前两层色块之间有明显的区分，说明Bert能捕捉到短语级别的特征信息，但是这些信息在高层（最后两层）消失了，说明低级特征确实没有表现在高层之中。

三级任务分析

在这一模块，作者研究了Bert在三大方面信息获取的表现：

  1. 表层信息–Surface

  2. 句法信息–Syntactic

  3. 语义信息–Semantic

结果如下：

image-20220503210403289

（括号里的内容是和没训练过直接随机初始化的Bert表现的分差）

可以看到，Bert的各个层确实在由浅入深地学习语义信息。

主谓一致

这个任务很有意思，个人理解是，在一句话中的主语和动词之间插入更多的名词进行噪声干扰，让模型预测动词的编号是多少。实验结果如下：

image-20220503210756744

可以看出，对于中层的句法任务，插入的干扰越多，Bert越依赖更深层的网络来解决这个问题，也验证了Bert的网络越深或许在更加复杂的任务上会具有更强的表现。

注意力机制学到了什么？

作者通过Tensor Product Decomposition Networks（TPDN）来研究注意力机制的结构，得到了下图的依赖树：

image-20220503211123026

可以看出，注意力机制衍生的依赖树证明了Bert学习到了一些语法信息，这些依赖基本上与英语语法相吻合。

总结

贡献

个人认为Bert最大的贡献莫过于提供了一个可以被广泛应用的预训练模型，极大地推动了NLP领域的落地与应用。而且，Bert还可以迁移到多个语种上进行应用，不只局限于英语。

局限

前面埋了一个小彩蛋，说Bert被上了一把锁，那么具体是什么呢？其实，Bert的预训练策略导致它天然的不适合做自然语言生成（NLG）任务。因为NLG强调的是，我要根据当前的token和上文所有的一切来预测下一个token是什么，这是单向。而Bert的是双向的，它会自然地去结合上下文信息，这就导致它不适合NLG任务，或者机器翻译任务也不合适，因为它并没有使用transformer的解码器部分。像GPT采用单向的解码器，就可以适应NLG任务。

还有一点，是关于mask。预训练的时候，输入是有12%（15%80%）带[mask]的。可是微调与inference的时候，输入是不带[mask]的，这会使得Bert不太适应，不知道怎么去处理，造成一些瓶颈。而且，WordPiece可能是对词根词缀做了mask，但是理论上应该要对整个词进行掩盖才对，这又衍生出了一个改进方向：Bert-WWM*（whole-word-masking）**。

总之，Bert是里程碑式的工作，也是要理解当下众多自然语言处理模型的基础。所以做了比较详细的记录，特此感谢俊毅哥还有KNLP组中其他的小伙伴们！！