是一種基於 Transformer 模型架構的預訓練語言模型，由 Google 於 2018 年提出，並在自然語言處理 (NLP) 領域產生了巨大的影響。BERT 的核心創新在於它能夠學習到詞語在句子中的雙向上下文表示，從而在各種下游 NLP 任務中取得了卓越的性能。
BERT 的主要特點和創新：
- 基於 Transformer 架構： BERT 的核心是 Transformer 的編碼器部分。它使用了多層的雙向 Transformer 編碼器來提取文本的深層表示。
- 雙向 (Bidirectional) 表示： 這是 BERT 最重要的特點之一。傳統的語言模型（例如 Word2Vec 或 GloVe）通常為每個詞語生成一個固定的嵌入向量，而 BERT 能夠根據詞語在句子中的上下文，生成動態的、與語境相關的嵌入表示。更重要的是，BERT 是真正意義上的雙向模型，它在訓練時會同時考慮詞語的左側和右側的上下文信息，這使得它能更好地理解詞語在不同語境下的含義。
- 預訓練 (Pre-training) 和微調 (Fine-tuning) 範式： BERT 的訓練分為兩個階段：
- 預訓練階段： 在一個巨大的文本語料庫（例如 Wikipedia 和 BookCorpus）上，使用兩個無監督的預訓練任務來訓練模型的參數。 微調階段： 針對特定的下游 NLP 任務（例如文本分類、命名實體識別、問答等），使用相對較小的標註數據集對預訓練好的 BERT 模型進行微調。這個微調過程只需要添加一個小的任務特定的輸出層。
- 兩個主要的預訓練任務：
- 掩碼語言模型 (Masked Language Model, MLM): 在輸入文本中隨機地遮蓋 (mask) 掉一部分詞語（例如 15%），然後讓模型預測被遮蓋掉的詞語。這個任務迫使模型理解詞語的雙向上下文。 下一句預測 (Next Sentence Prediction, NSP): 給模型一對句子，讓模型預測第二個句子是否是第一個句子的下一句。這個任務旨在讓模型學習句子之間的關係。 （值得注意的是，後來的研究表明 NSP 對某些任務的提升有限，因此一些 BERT 的變體模型已經不再使用這個預訓練任務。）
- 強大的上下文表示能力： BERT 能夠根據上下文生成詞語的動態表示，更好地理解詞語的含義和用法。
- 在多個 NLP 任務上表現出色： 預訓練好的 BERT 模型只需要經過少量的微調，就能在各種下游 NLP 任務上取得非常好的性能，甚至超越了當時許多專為特定任務設計的模型。
- 簡化了 NLP 的流程： BERT 的預訓練和微調範式大大簡化了 NLP 的開發流程，研究人員和開發者不再需要從頭開始訓練針對每個特定任務的模型。
- 多種預訓練模型和變體： Google 釋放了多種預訓練的 BERT 模型，包括不同大小的版本（例如 BERT-base 和 BERT-large），以及針對不同語言和領域的版本。
BERT 的使用方式：
通常，要使用 BERT，你會下載一個已經在大規模語料庫上預訓練好的 BERT 模型，然後根據你的具體 NLP 任務，在你的標註數據集上對模型進行微調。這個微調過程通常只需要調整模型頂部的一個或幾個輸出層。
總結來說，BERT 是一種基於 Transformer 的、經過大規模語料庫雙向預訓練的語言模型。它的主要貢獻在於提出了有效的預訓練方法，使得模型能夠學習到強大的上下文表示，並能夠通過微調快速適應各種下游 NLP 任務，從而極大地推動了 NLP 領域的發展。
