任务十-BERT

Transformer的原理

Google Tensor2Tensor系统是一套十分强大的深度学习系统，在多个任务上的表现非常抢眼。尤其在机器翻译问题上，单模型的表现就可以超过之前方法的集成模型。这一套系统的模型结构、训练和优化技巧等，可以被利用到公司的产品线上，直接转化成生产力。

Tensor2Tensor（T2T）是Google Brain Team在Github上开源出来的一套基于TensorFlow的深度学习系统。该系统最初是希望完全使用Attention方法来建模序列到序列（Sequence-to-Sequence，Seq2Seq）的问题，对应于《Attention Is All You Need》这篇论文。该项工作有一个有意思的名字叫“Transformer”。随着系统的不断扩展，T2T支持的功能变得越来越多，目前可以建模的问题包括：图像分类，语言模型、情感分析、语音识别、文本摘要，机器翻译。T2T在很多任务上的表现很好，并且模型收敛比较快，在TF平台上的工程化代码实现的也非常好，是一个十分值得使用和学习的系统。

如果是从工程应用的角度出发，想快速的上手使用T2T系统，只需要对模型有一些初步的了解，阅读一下workthrough文档，很快就能做模型训练和数据解码了。这就是该系统想要达到的目的，即降低深度学习模型的使用门槛。系统对数据处理、模型、超参、计算设备都进行了较高的封装，在使用的时候只需要给到数据路径、指定要使用的模型和超参、说明计算设备就可以将系统运行起来了。

序列到序列（Sequence-to-Sequence）是自然语言处理中的一个常见任务，主要用来做泛文本生成的任务，像机器翻译、文本摘要、歌词/故事生成、对话机器人等。最具有代表性的一个任务就是机器翻译（Machine Translation），将一种语言的序列映射到另一个语言的序列。例如，在汉-英机器翻译任务中，模型要将一个汉语句子（词序列）转化成一个英语句子（词序列）。

目前Encoder-Decoder框架是解决序列到序列问题的一个主流模型。模型使用Encoder对source sequence进行压缩表示，使用Decoder基于源端的压缩表示生成target sequence。该结构的好处是可以实现两个sequence之间end-to-end方式的建模，模型中所有的参数变量统一到一个目标函数下进行训练，模型表现较好。图1展示了Encoder-Decoder模型的结构，从底向上是一个机器翻译的过程。

使用Encoder-Decoder模型建模序列到序列的问题

Encoder和Decoder可以选用不同结构的Neural Network，比如RNN、CNN。RNN的工作方式是对序列根据时间步，依次进行压缩表示。使用RNN的时候，一般会使用双向的RNN结构。具体方式是使用一个RNN对序列中的元素进行从左往右的压缩表示，另一个RNN对序列进行从右向左的压缩表示。两种表示被联合起来使用，作为最终序列的分布式表示。使用CNN结构的时候，一般使用多层的结构，来实现序列局部表示到全局表示的过程。使用RNN建模句子可以看做是一种时间序列的观点，使用CNN建模句子可以看做一种结构化的观点。使用RNN结构的序列到序列模型主要包括RNNSearch、GNMT等，使用CNN结构的序列到序列模型主要有ConvS2S等。

BERT的原理

BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

BERT中使用的编码器是一种基于注意力的自然语言处理（NLP）架构，它在一年前的Attention Is All You Need一文中引入。

自今年早些时候ULMFiT发布以来，转学习已迅速成为NLP最先进成果的标准。之后，通过将变压器与转移学习相结合，取得了显着的进步。这种组合的两个标志性例子是OpenAI的GPT和Google AI的BERT。

为了解释这种架构，我们将采用一般到具体的方法。我们将通过查看架构中的信息流开始，我们将潜入输入和输出的编码器作为文件中提出。接下来，我们将查看每个编码器块并了解如何使用多头注意。

信息流

通过架构的数据流如下：

该模型将每个标记表示为emb_dim大小的向量。对于每个输入令牌使用一个嵌入向量，我们有一个特定输入序列的维度矩阵（input_length）x（emb_dim）。
然后它添加位置信息（位置编码）。此步骤返回维度矩阵（input_length）x（emb_dim），就像上一步骤一样。
数据通过N个编码器块。在此之后，我们获得尺寸矩阵（input_length）x（emb_dim）。

编码器中的信息流