图解BERT

图解 Bert

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环境搭建

按序执行以下命令完成环境搭建:

git clone https://github.com/DA-southampton/Read_Bert_Code.git
cd Read_Bert_Code
conda create -n Read_Bert_Code python=3.9.22
conda activate Read_Bert_Code

本文使用的是谷歌的中文预训练模型：chinese_L-12_H-768_A-12.zip，模型有点大，我就不上传了，如果本地不存在，就点击这里直接下载,或者直接命令行运行

wget https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip

预训练模型下载下来之后，进行解压，然后将tf模型转为对应的pytorch版本即可。对应代码如下:

export BERT_BASE_DIR=/Users/zhandaohong/Read_Bert_Code/chinese_L-12_H-768_A-12python convert_tf_checkpoint_to_pytorch.py \--tf_checkpoint_path $BERT_BASE_DIR/bert_model.ckpt \--bert_config_file $BERT_BASE_DIR/bert_config.json \--pytorch_dump_path $BERT_BASE_DIR/pytorch_model.bin

转化成功之后，将模型放入到仓库对应位置：

Read_Bert_Code/bert_read_step_to_step/prev_trained_model/

并重新命名为：

 bert-base-chinese

其次是准备训练数据，这里我准备做一个文本分类任务，使用的是Tnews数据集，这个数据集来源是这里，分为训练，测试和开发集，我已经上传到了仓库中，具体位置在

Read_Bert_Code/bert_read_step_to_step/chineseGLUEdatasets/tnews

需要注意的一点是，因为我只是为了了解内部代码情况，所以准确度不是在我的考虑范围之内，所以我只是取其中的一部分数据，其中训练数据使用1k，测试数据使用1k，开发数据1k。

准备就绪，使用pycharm导入项目，准备调试，我的调试文件是run_classifier.py文件，对应的参数为

--model_type=bert --model_name_or_path=prev_trained_model/bert-base-chinese --task_name="tnews" --do_train --do_eval --do_lower_case --data_dir=./chineseGLUEdatasets/tnews --max_seq_length=128 --per_gpu_train_batch_size=16 --per_gpu_eval_batch_size=16 --learning_rate=2e-5 --num_train_epochs=4.0 --logging_steps=100 --save_steps=100 --output_dir=./outputs/tnews_output/ --overwrite_output_dir

然后启动 run_classifier.py 文件进行调试即可 , 所参考源仓库未提供requirements.txt文件，因此需要大家自行完成运行时缺失依赖包的安装。

数据预处理

1. 输入数据格式

{"guid": "train-0","label": "104",              // 文本分类任务: 文本对应的标签"text_a": "股票中的突破形态", "text_b": null               // NSP任务: 用于判断给出的两个句子是否连续
}

NSP (Next Sentence Prediction)

2. 文本分词 & 借助字典映射为word id

"股票中的突破形态" --> ['股', '票', '中', '的', '突', '破', '形', '态'] --> [5500, 4873, 704, 4638, 4960, 4788, 2501, 2578]

对于字典中不存在的词 , 用 [UNK] 表示, 对应的id为 100

3. 过长截断策略 (待补充)

4. 添加特殊Token标记

[101, 5500, 4873, 704, 4638, 4960, 4788, 2501, 2578, 102]

BertTokenizer中的特殊token id:

• [CLS]: 101
• [SEP]: 102
• [MASK]: 103
• [UNK]: 100
• [PAD]: 0

    # BertTokenizerdef build_inputs_with_special_tokens(self, token_ids_0, token_ids_1=None):if token_ids_1 is None:return [self.cls_token_id] + token_ids_0 + [self.sep_token_id]cls = [self.cls_token_id]sep = [self.sep_token_id]return cls + token_ids_0 + sep + token_ids_1 + sep

5. 创建句子辨识列表，用以区分不同的句子

     # BertTokenizerdef create_token_type_ids_from_sequences(self, token_ids_0, token_ids_1=None):"""Creates a mask from the two sequences passed to be used in a sequence-pair classification task.A BERT sequence pair mask has the following format:0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1| first sequence    | second sequenceif token_ids_1 is None, only returns the first portion of the mask (0's)."""sep = [self.sep_token_id]cls = [self.cls_token_id]if token_ids_1 is None:return len(cls + token_ids_0 + sep) * [0]return len(cls + token_ids_0 + sep) * [0] + len(token_ids_1 + sep) * [1]

6. 创建用以区分special tokens部分的mask列表

    # BertTokenizerdef get_special_tokens_mask(self, token_ids_0, token_ids_1=None, already_has_special_tokens=False):if token_ids_1 is not None:return [1] + ([0] * len(token_ids_0)) + [1] + ([0] * len(token_ids_1)) + [1]return [1] + ([0] * len(token_ids_0)) + [1]

7. 超长截断

       # PreTrainedTokenizerif max_length and len(encoded_inputs["input_ids"]) > max_length:encoded_inputs["input_ids"] = encoded_inputs["input_ids"][:max_length]encoded_inputs["token_type_ids"] = encoded_inputs["token_type_ids"][:max_length]encoded_inputs["special_tokens_mask"] = encoded_inputs["special_tokens_mask"][:max_length]

8. 生成padding部分的mask列表

        # 生成注意力掩码，真实token对应1，填充token对应0attention_mask = [1 if mask_padding_with_zero else 0] * len(input_ids)

9. 所有序列都填充到max_length长度,不足长度用padding填充

        # 记录输入长度input_len = len(input_ids)# 计算需要填充的长度 --- 所有输入序列等长，都等于max_lengthpadding_length = max_length - len(input_ids)# 右填充input_ids = input_ids + ([pad_token] * padding_length)attention_mask = attention_mask + ([0 if mask_padding_with_zero else 1] * padding_length)token_type_ids = token_type_ids + ([pad_token_segment_id] * padding_length)

10. 数据集中每一个样本最终都会解析得到一个InputFeatures

features.append(InputFeatures(input_ids=input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,label=label,input_len=input_len))

label 是当前文本对应的类别标签
input_len 是序列实际长度(含special tokens)

11. 数据集预处理完后，将InputFeatures List列表组装起来得到需要的DataSet

dataset = TensorDataset(all_input_ids, all_attention_mask, all_token_type_ids, all_lens,all_labels)

模型架构

DataLoader

    train_sampler = RandomSampler(train_dataset) if args.local_rank == -1 else DistributedSampler(train_dataset)train_dataloader = DataLoader(train_dataset, sampler=train_sampler, batch_size=args.train_batch_size,collate_fn=collate_fn)

DataLoader 设置的回调方法cllote_fn负责对返回的一个batch，在返回前进行预处理:

def collate_fn(batch):all_input_ids, all_attention_mask, all_token_type_ids, all_lens, all_labels = map(torch.stack, zip(*batch))max_len = max(all_lens).item() # 计算当前批次中所有序列的实际最大长度all_input_ids = all_input_ids[:, :max_len] # 按照本批次序列中最大长度进行截断: max_length --> max_lenall_attention_mask = all_attention_mask[:, :max_len]all_token_type_ids = all_token_type_ids[:, :max_len]return all_input_ids, all_attention_mask, all_token_type_ids, all_labels

BertEmbeddings

class BertEmbeddings(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertEmbeddings, self).__init__()self.word_embeddings = nn.Embedding(config.vocab_size, config.hidden_size, padding_idx=0)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 = BertLayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)def forward(self, input_ids, token_type_ids=None, position_ids=None):seq_length = input_ids.size(1)if position_ids is None: # 为当前批次中的每个序列样本生成一个位置序列: (1,2,3,4,5,...) , 构成一个位置序列矩阵position_ids = torch.arange(seq_length, dtype=torch.long, device=input_ids.device)position_ids = position_ids.unsqueeze(0).expand_as(input_ids)if token_type_ids is None:token_type_ids = torch.zeros_like(input_ids)words_embeddings = self.word_embeddings(input_ids)position_embeddings = self.position_embeddings(position_ids) # 位置编码为可学习的矩阵token_type_embeddings = self.token_type_embeddings(token_type_ids) # 让模型自己学会区分不同的句子embeddings = words_embeddings + position_embeddings + token_type_embeddingsembeddings = self.LayerNorm(embeddings)embeddings = self.dropout(embeddings)return embeddings

BertEncoder

BertLayer

class BertIntermediate(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertIntermediate, self).__init__()self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.intermediate_size) # (768,3072)# 激活函数 - GLEUif isinstance(config.hidden_act, str) or (sys.version_info[0] == 2 and isinstance(config.hidden_act, unicode)):self.intermediate_act_fn = ACT2FN[config.hidden_act]else:self.intermediate_act_fn = config.hidden_actdef forward(self, hidden_states):hidden_states = self.dense(hidden_states)hidden_states = self.intermediate_act_fn(hidden_states)  # 激活函数 - GLEUreturn hidden_statesclass BertOutput(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertOutput, self).__init__()self.dense = nn.Linear(config.intermediate_size, config.hidden_size) # (3072,768)self.LayerNorm = BertLayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)def forward(self, hidden_states, input_tensor):hidden_states = self.dense(hidden_states)hidden_states = self.dropout(hidden_states)hidden_states = self.LayerNorm(hidden_states + input_tensor)return hidden_statesclass BertLayer(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertLayer, self).__init__()self.attention = BertAttention(config)self.intermediate = BertIntermediate(config)self.output = BertOutput(config)def forward(self, hidden_states, attention_mask=None):attention_output = self.attention(hidden_states, attention_mask)intermediate_output = self.intermediate(attention_output)layer_output = self.output(intermediate_output, attention_output)return layer_output

BertEncoder

class BertEncoder(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertEncoder, self).__init__()self.layer = nn.ModuleList([BertLayer(config) for _ in range(config.num_hidden_layers)])def forward(self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None):for i, layer_module in enumerate(self.layer):hidden_states = layer_module(hidden_states, attention_mask, head_mask[i])return hidden_states

BertPooler

class BertPooler(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertPooler, self).__init__()self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)self.activation = nn.Tanh()def forward(self, hidden_states):# We "pool" the model by simply taking the hidden state corresponding# to the first token.first_token_tensor = hidden_states[:, 0] # CLS Token Context Embeddingspooled_output = self.dense(first_token_tensor)pooled_output = self.activation(pooled_output)return pooled_output

BertModel

class BertModel(BertPreTrainedModel):def __init__(self, config):super(BertModel, self).__init__(config)self.embeddings = BertEmbeddings(config)self.encoder = BertEncoder(config)self.pooler = BertPooler(config)self.init_weights()def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None):extended_attention_mask = attention_mask.unsqueeze(1).unsqueeze(2)extended_attention_mask = extended_attention_mask.to(dtype=next(self.parameters()).dtype) # fp16 compatibilityextended_attention_mask = (1.0 - extended_attention_mask) * -10000.0embedding_output = self.embeddings(input_ids, position_ids=position_ids, token_type_ids=token_type_ids)sequence_output = self.encoder(embedding_output,extended_attention_mask, # padding mask)pooled_output = self.pooler(sequence_output)outputs = (sequence_output, pooled_output,)return outputs

BertForSequenceClassification

class BertForSequenceClassification(BertPreTrainedModel):def __init__(self, config):super(BertForSequenceClassification, self).__init__(config)self.num_labels = config.num_labelsself.bert = BertModel(config)self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, self.config.num_labels)self.init_weights()def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None,position_ids=None, head_mask=None, labels=None):outputs = self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask, # padding masktoken_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids, head_mask=head_mask) # None ?pooled_output = outputs[1] # 对于分类任务来说，只需要去除CLS Token用于分类任务即可pooled_output = self.dropout(pooled_output)logits = self.classifier(pooled_output)outputs = (logits,) + outputs[2:]  # add hidden states and attention if they are hereif labels is not None:if self.num_labels == 1:#  We are doing regressionloss_fct = MSELoss()loss = loss_fct(logits.view(-1), labels.view(-1))else:loss_fct = CrossEntropyLoss()loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))outputs = (loss,) + outputsreturn outputs  # (loss), logits, (hidden_states), (attentions)

BertAttention

BertSelfAttention

class BertSelfAttention(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertSelfAttention, self).__init__()self.output_attentions = config.output_attentionsself.num_attention_heads = config.num_attention_headsself.attention_head_size = int(config.hidden_size / config.num_attention_heads)self.all_head_size = self.num_attention_heads * self.attention_head_sizeself.query = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)self.key = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)self.value = nn.Linear(config.hidden_size, self.all_head_size)self.dropout = nn.Dropout(config.attention_probs_dropout_prob)def transpose_for_scores(self, x):new_x_shape = x.size()[:-1] + (self.num_attention_heads, self.attention_head_size)x = x.view(*new_x_shape)return x.permute(0, 2, 1, 3)def forward(self, hidden_states, attention_mask=None, head_mask=None):mixed_query_layer = self.query(hidden_states)mixed_key_layer = self.key(hidden_states)mixed_value_layer = self.value(hidden_states)# view 成多头格式: (batch,heads,seq_len,d_k)query_layer = self.transpose_for_scores(mixed_query_layer)key_layer = self.transpose_for_scores(mixed_key_layer)value_layer = self.transpose_for_scores(mixed_value_layer)# Take the dot product between "query" and "key" to get the raw attention scores.attention_scores = torch.matmul(query_layer, key_layer.transpose(-1, -2)) # (batch,heads,d_k,seq_len)attention_scores = attention_scores / math.sqrt(self.attention_head_size)if attention_mask is not None:# Apply the attention mask is (precomputed for all layers in BertModel forward() function)attention_scores = attention_scores + attention_mask# Normalize the attention scores to probabilities.attention_probs = nn.Softmax(dim=-1)(attention_scores)# This is actually dropping out entire tokens to attend to, which might# seem a bit unusual, but is taken from the original Transformer paper.attention_probs = self.dropout(attention_probs)context_layer = torch.matmul(attention_probs, value_layer)context_layer = context_layer.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()new_context_layer_shape = context_layer.size()[:-2] + (self.all_head_size,)context_layer = context_layer.view(*new_context_layer_shape) # 合并头结果return context_layer

BertSelfOutput

class BertSelfOutput(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertSelfOutput, self).__init__()self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)self.LayerNorm = BertLayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)# 残差链接 + 层归一化def forward(self, hidden_states, input_tensor):hidden_states = self.dense(hidden_states)hidden_states = self.dropout(hidden_states)hidden_states = self.LayerNorm(hidden_states + input_tensor)return hidden_states

BertAttention

class BertAttention(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertAttention, self).__init__()self.self = BertSelfAttention(config)self.output = BertSelfOutput(config)def forward(self, input_tensor, attention_mask=None):self_outputs = self.self(input_tensor, attention_mask) # 多头自注意力机制attention_output = self.output(self_outputs, input_tensor)return attention_output

预训练

BertPredictionHeadTransform

class BertPredictionHeadTransform(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertPredictionHeadTransform, self).__init__()self.dense = nn.Linear(config.hidden_size, config.hidden_size)if isinstance(config.hidden_act, str) or (sys.version_info[0] == 2 and isinstance(config.hidden_act, unicode)):self.transform_act_fn = ACT2FN[config.hidden_act]else:self.transform_act_fn = config.hidden_actself.LayerNorm = BertLayerNorm(config.hidden_size, eps=config.layer_norm_eps)def forward(self, hidden_states):hidden_states = self.dense(hidden_states)hidden_states = self.transform_act_fn(hidden_states)hidden_states = self.LayerNorm(hidden_states)return hidden_states

BertLMPredictionHead

class BertLMPredictionHead(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertLMPredictionHead, self).__init__()self.transform = BertPredictionHeadTransform(config)# The output weights are the same as the input embeddings, but there is# an output-only bias for each token.self.decoder = nn.Linear(config.hidden_size,config.vocab_size,bias=False)self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(config.vocab_size))def forward(self, hidden_states):hidden_states = self.transform(hidden_states)hidden_states = self.decoder(hidden_states) + self.biasreturn hidden_states

BertPreTrainingHeads

class BertPreTrainingHeads(nn.Module):def __init__(self, config):super(BertPreTrainingHeads, self).__init__()self.predictions = BertLMPredictionHead(config)self.seq_relationship = nn.Linear(config.hidden_size, 2)def forward(self, sequence_output, pooled_output):prediction_scores = self.predictions(sequence_output) #seq_relationship_score = self.seq_relationship(pooled_output) # 两个句子是否为上下句关系return prediction_scores, seq_relationship_score

BertForPreTraining

class BertForPreTraining(BertPreTrainedModel):def __init__(self, config):super(BertForPreTraining, self).__init__(config)self.bert = BertModel(config)self.cls = BertPreTrainingHeads(config)def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None,masked_lm_labels=None, next_sentence_label=None):outputs = self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids, head_mask=head_mask)sequence_output, pooled_output = outputs[:2] # 隐藏层输出,CLS Token Embeddingsprediction_scores, seq_relationship_score = self.cls(sequence_output, pooled_output)outputs = (prediction_scores, seq_relationship_score,)# 计算掩码语言损失 和 下一个句子预测损失if masked_lm_labels is not None and next_sentence_label is not None:loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)masked_lm_loss = loss_fct(prediction_scores.view(-1, self.config.vocab_size), masked_lm_labels.view(-1))next_sentence_loss = loss_fct(seq_relationship_score.view(-1, 2), next_sentence_label.view(-1))total_loss = masked_lm_loss + next_sentence_lossoutputs = (total_loss,) + outputsreturn outputs  # (loss), prediction_scores, seq_relationship_score, (hidden_states), (attentions)

其他下游任务

问答任务

在 BERT 的问答任务中，典型的输入是一个包含 问题（Question） 和 上下文（Context） 的文本对。例如：

问题: “谁写了《哈姆雷特》？”
上下文: “莎士比亚是英国文学史上最伟大的作家之一，他写了包括《哈姆雷特》、《麦克白》等著名悲剧。”

1. 输入格式（Tokenization 后的形式），在使用 BertTokenizer 编码后，输入会变成如下结构：

[CLS] 问题 tokens [SEP] 上下文 tokens [SEP]

2. BERT 的输出（Outputs），通过调用 self.bert(...)，你将得到一个包含多个元素的 tuple 输出：

outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, token_type_ids=token_type_ids)

返回值形如：

(sequence_output,          # (batch_size, seq_length, hidden_size)pooled_output,            # (batch_size, hidden_size)
)

主要输出项解释:

✅ sequence_output: 最终每个 token 的表示

• 形状：(batch_size, seq_length, hidden_size)
• 是模型最后一层所有 token（包括问题和上下文）的隐藏状态。
• 在问答任务中，我们主要使用它来预测答案的起始和结束位置。

✅ pooled_output: 句子级别表示（不常用）

• 形状：(batch_size, hidden_size)
• 是 [CLS] token 经过一层全连接后的输出。
• 在分类任务中更有用，在问答任务中一般不会使用这个输出。

3. 如何利用 BERT 输出做问答预测？

在 BertForQuestionAnswering 中，使用了如下逻辑：

logits = self.qa_outputs(sequence_output)  # (batch_size, seq_length, 2)
start_logits, end_logits = logits.split(1, dim=-1)  # split into start and end
start_logits = start_logits.squeeze(-1)  # (batch_size, seq_length)
end_logits = end_logits.squeeze(-1)

qa_outputs 层的作用：

• 是一个线性层：nn.Linear(config.hidden_size, 2)
• 将每个 token 的 hidden_size 向量映射成两个分数：一个是该 token 作为答案开始的可能性，另一个是作为答案结束的可能性。

输出解释：

• start_logits: 每个 token 是答案起点的得分（未归一化）。
• end_logits: 每个 token 是答案终点的得分。

比如对于一个长度为 128 的序列，每个 token 都有一个对应的 start/end 分数：

start_scores = torch.softmax(start_logits, dim=-1)  # softmax 得到概率
end_scores = torch.softmax(end_logits, dim=-1)# 找出最可能是 start 和 end 的位置
start_index = torch.argmax(start_scores)
end_index = torch.argmax(end_scores)

如果 start_index <= end_index，那么可以组合这两个索引得到答案 span。

代码实现

class BertForQuestionAnswering(BertPreTrainedModel):def __init__(self, config):super(BertForQuestionAnswering, self).__init__(config)self.num_labels = config.num_labels # 通常是 2，即 start 和 endself.bert = BertModel(config)self.qa_outputs = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None, position_ids=None, head_mask=None,start_positions=None, end_positions=None):outputs = self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids)sequence_output = outputs[0]# (batch,seq_len,hidden_size) ---> (batch,seq_len,2)logits = self.qa_outputs(sequence_output)start_logits, end_logits = logits.split(1, dim=-1)start_logits = start_logits.squeeze(-1) # (batch,seq_len)end_logits = end_logits.squeeze(-1)outputs = (start_logits, end_logits,)# 计算交叉熵损失if start_positions is not None and end_positions is not None:# sometimes the start/end positions are outside our model inputs, we ignore these terms# ignored_index = seq_lenignored_index = start_logits.size(1)# clamp_ 是 PyTorch 中的一个方法，用于将张量中的值限制在指定的范围内。# 它的语法是 tensor.clamp_(min, max) ，表示将张量中的值限制在 min 和 max 之间。# 如果值小于 min ，则将其设置为 min ；如果值大于 max ，则将其设置为 max 。start_positions.clamp_(0, ignored_index)end_positions.clamp_(0, ignored_index)# ignore_index: 用于指定在计算损失时忽略的标签索引。 loss_fct = CrossEntropyLoss(ignore_index=ignored_index)# 分别计算答案起始下标和结束下标预测得到的交叉熵损失start_loss = loss_fct(start_logits, start_positions)end_loss = loss_fct(end_logits, end_positions)total_loss = (start_loss + end_loss) / 2outputs = (total_loss,) + outputsreturn outputs  # (loss), start_logits, end_logits

易混淆

BERT 是一个 基于上下文编码（Contextual Encoder） 的模型，不是自回归生成器。它不会“生成”新的文本，而是对输入文本中每个 token 的角色进行分类（如判断哪个是答案的开始、结束）。所以最终的答案只能来自原始输入文本中的某一段子串。

📚 详细解释

1. ✅ BERT 是一个 Encoder-only 模型

• BERT 只包含 Transformer 的 encoder 部分。

• 它的作用是给定一个完整的句子（或两个句子），对每个 token 生成一个上下文相关的表示（contextualized representation）。

• 它不具有生成能力，不能像 GPT 这样的 decoder-only 模型那样逐词生成新内容。

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2. 🔍 QA 任务的本质：定位答案 span 而非生成答案

在 SQuAD 这类抽取式问答任务中：

• 答案必须是原文中的连续片段（span）。

• 所以模型的任务是：

  • 给出问题和上下文；

  • 在上下文中找到最可能的答案起始位置和结束位置；

  • 最终答案就是上下文中这两个位置之间的字符串。

BERT 做的就是这个定位任务，而不是重新生成一个新的答案。

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3. 🧩 输入与输出的关系

answer_tokens = input_ids[0][start_index : end_index + 1]
answer = tokenizer.decode(answer_tokens, skip_special_tokens=True)

这段代码的意思是：

• start_index 和 end_index 是模型预测出的答案的起始和结束位置。

• 我们从原始输入的 input_ids 中取出对应的 token ID 子序列。

• 使用 tokenizer 把这些 token ID 解码成自然语言文本。

• 得到的就是答案。

这其实就是在说：

“根据你的理解，答案应该在这段文字中的第 X 到第 Y 个词之间，请把这部分原文告诉我。”

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4. 🧪 举个例子

假设原始上下文是：

The capital of France is Paris.

经过 Tokenizer 编码后可能是：

[CLS] the capital of france is paris [SEP]

如果模型预测 start_index=5，end_index=5，那么对应的就是单词 "paris"，这就是答案。

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⚠️ 注意事项

1. 不能超出上下文范围

   • start/end positions 必须落在上下文部分（即 token_type_id == 1 的区域）。
   • 否则答案可能不合理（比如取到了问题部分的内容）。

2. 特殊 token 不计入答案

   • [CLS], [SEP] 等会被 skip_special_tokens=True 自动跳过。

3. 无法处理不在原文中的答案

   • 如果正确答案没有出现在上下文中，BERT 无法“编造”出来。
   • 这是抽取式问答模型的局限性。

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💡 对比：生成式 vs 抽取式问答

类型	模型代表	是否能生成新文本	答案是否必须在原文中	示例
抽取式	BERT	❌	✅	答案是原文中的一段
生成式	T5 / BART / GPT	✅	❌	答案可以是任意文本

如果你希望模型能“自己写答案”，那就需要使用生成式模型。

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✅ 总结

问题	回答
为什么答案来自 input_ids？	因为 BERT 是编码器模型，只做抽取式问答，答案必须是原文中的一段文本。
BERT 能不能自己生成答案？	不能，BERT 不具备生成能力，只能对输入文本中的 token 做分类。
如何获取答案？	根据预测的 start/end index，从 input_ids 中提取 token，并用 tokenizer 解码成自然语言。

Token分类任务

Token 分类任务是指对输入文本中的每个 token 进行分类，常见的应用场景包括：

• 命名实体识别 (NER)
• 词性标注 (POS)
• 语义角色标注 (SRL)

class BertForTokenClassification(BertPreTrainedModel):def __init__(self, config):super(BertForTokenClassification, self).__init__(config)self.num_labels = config.num_labelsself.bert = BertModel(config)self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, config.num_labels)def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None,position_ids=None, head_mask=None, labels=None):outputs = self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids, head_mask=head_mask)sequence_output = outputs[0] # (batch,seq_len,hidden_size)sequence_output = self.dropout(sequence_output)logits = self.classifier(sequence_output) # （batch,seq_len,num_labels）outputs = (logits,)if labels is not None:loss_fct = CrossEntropyLoss()# Only keep active parts of the lossif attention_mask is not None:active_loss = attention_mask.view(-1) == 1active_logits = logits.view(-1, self.num_labels)[active_loss]active_labels = labels.view(-1)[active_loss]loss = loss_fct(active_logits, active_labels)else:loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))outputs = (loss,) + outputsreturn outputs  # (loss), scores

多项选择任务

多项选择任务是指给定一个问题和多个候选答案，模型需要从中选择最合适的答案。常见的应用场景包括：

• 阅读理解任务

• 问答系统中的候选答案选择

• 对话系统中的候选回复选择

在 多项选择题（Multiple Choice） 任务中，BERT 的输入组织形式与普通分类或问答任务略有不同。你需要为每个选项分别构造一个完整的 BERT 输入序列，并将它们组合成一个批次进行处理。

✅ 假设你有一个问题 + 4 个选项：

问题：谁写了《哈姆雷特》？
A. 雨果
B. 歌德
C. 莎士比亚
D. 托尔斯泰

对于这样的多选问题，BERT 的输入方式是：

对每一个选项，都单独构造一个 [CLS] + 问题 + [SEP] + 选项内容 + [SEP] 的输入序列。

也就是说，模型会对每个选项分别编码 ，然后从中选出最合适的那个。

class BertForMultipleChoice(BertPreTrainedModel):def __init__(self, config):super(BertForMultipleChoice, self).__init__(config)self.bert = BertModel(config)self.dropout = nn.Dropout(config.hidden_dropout_prob)self.classifier = nn.Linear(config.hidden_size, 1)def forward(self, input_ids, attention_mask=None, token_type_ids=None,position_ids=None, head_mask=None, labels=None):# 获取选项个数        num_choices = input_ids.shape[1] # (batch_size, num_choices, seq_length)# 将选项展平，以便一起处理: (batch_size * num_choices, seq_length)input_ids = input_ids.view(-1, input_ids.size(-1))attention_mask = attention_mask.view(-1, attention_mask.size(-1)) if attention_mask is not None else Nonetoken_type_ids = token_type_ids.view(-1, token_type_ids.size(-1)) if token_type_ids is not None else Noneposition_ids = position_ids.view(-1, position_ids.size(-1)) if position_ids is not None else Noneoutputs = self.bert(input_ids,attention_mask=attention_mask,token_type_ids=token_type_ids,position_ids=position_ids,head_mask=head_mask)pooled_output = outputs[1] # (batch_size * num_choices, hidden_size)pooled_output = self.dropout(pooled_output)logits = self.classifier(pooled_output) # (batch_size * num_choices, 1)reshaped_logits = logits.view(-1, num_choices) # (batch_size , num_choices, 1)outputs = (reshaped_logits,)if labels is not None:loss_fct = CrossEntropyLoss()loss = loss_fct(reshaped_logits, labels)outputs = (loss,) + outputsreturn outputs  # (loss), reshaped_logits, (hidden_states), (attentions)

在前向传播中，会将这些输入展平，变成：

input_ids.view(-1, seq_length)  # (batch_size * num_choices, seq_length)

这样就能让 BERT 对每个选项分别进行编码。

BERT 输出后，再对每个选项做分类打分，最后重新 reshape 成 (batch_size, num_choices) 形式，用于计算交叉熵损失。