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docs/篇章2-Transformer相关原理/2.3-图解BERT.md
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站在2021年来看，2018年是自然语言处理技术的一个转折点，运用深度学习技术处理文本的能力通过预训练模型被极大的发挥了出来。同时，伴随着NLP开源社区的贡献，很多强大的模型被封装成组件，让NLP初学者也有机会在各种NLP任务上取得非常好的效果。在众多NLP预训练模型里，最经典的基本就是BERT和GPT了，因此本文将开始对BERT（单篇文章的citation已经接近2万）的学习。 站在2021年来看，2018年是自然语言处理技术的一个转折点，运用深度学习技术处理文本的能力通过预训练模型被极大的发挥了出来。同时，伴随着NLP开源社区的贡献，很多强大的模型被封装成组件，让NLP初学者也有机会在各种NLP任务上取得非常好的效果。在众多NLP预训练模型里，最经典的基本就是BERT和GPT了，因此本文将开始对BERT（单篇文章的citation已经接近2万）的学习。
BERT在2018年被剔除，BERT模型一出现就打破了多个自然语言处理任务的最好记录。BERT的论文发布不久后，BERT团队公开了模型的代码，并提供了基于大规模新书预训练完成的模型下载。BERT的模型代码和模型参数的开源，使得任何一个NLP从业者，都可以基于这个强大的模型组件搭建自己的NLP系统，也节省了从零开始训练语言处理模型所需要的时间、精力、知识和资源。 BERT在2018年被提出，BERT模型一出现就打破了多个自然语言处理任务的最好记录。BERT的论文发布不久后，BERT团队公开了模型的代码，并提供了基于大规模新书预训练完成的模型下载。BERT的模型代码和模型参数的开源，使得任何一个NLP从业者，都可以基于这个强大的模型组件搭建自己的NLP系统，也节省了从零开始训练语言处理模型所需要的时间、精力、知识和资源。
那么BERT具体干了一件什么事情呢？如下图所示，BERT首先在大规模无监督语料上进行预训练，然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层，并在该任务的数据上进行微调训，最终取得很好的效果。BERT的这个训练过程可以简述为：预训练+微调（finetune），已经成为最近几年最流行的NLP解决方案的范式。 那么BERT具体干了一件什么事情呢？如下图所示，BERT首先在大规模无监督语料上进行预训练，然后在预训练好的参数基础上增加一个与任务相关的神经网络层，并在该任务的数据上进行微调训，最终取得很好的效果。BERT的这个训练过程可以简述为：预训练+微调（finetune），已经成为最近几年最流行的NLP解决方案的范式。