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wzjs 2025/9/14 1:56:40

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架构设计

BERT模型的架构设计是其成功的关键之一，它巧妙地融合了Transformer架构的优势，并针对自然语言处理任务进行了优化。具体来说，BERT的架构主要由三个模块组成：

Embedding模块 ：负责将输入的文本转换为模型可处理的向量表示。该模块由三种Embedding组成：

Token Embedding：将输入的每个token（通常是WordPiece）映射到一个低维向量空间。
Segment Embedding：用于区分不同的句子，例如在问答任务中区分问题和答案。
Positional Embedding：捕捉token在句子中的位置信息，弥补Transformer结构中缺少顺序信息的不足。

Transformer模块 ：这是BERT的核心组件，由多个Transformer Encoder层堆叠而成。每个Encoder层包含两个子层：

Multi-Head Self-Attention：允许模型同时关注输入序列中的不同位置，捕捉长距离依赖关系。
Feed-Forward Network：对Self-Attention的输出进行非线性变换，增强模型的表达能力。

在具体实现中，BERT提供了两种不同规模的模型：

模型	层数	隐藏层大小	头数	参数总量
BERT-base	12	768	12	110M
BERT-large	24	1024	16	340M

预微调模块 ：在预训练完成后，根据具体的下游任务在BERT模型上添加一个或多个特定的神经网络层。例如，对于文本分类任务，可以添加一个简单的全连接层作为分类器。

BERT架构的一个重要特点是其双向性。传统的语言模型通常采用单向结构，只能捕捉到当前token之前或之后的信息。而BERT通过使用Masked Language Modeling（MLM）预训练任务，使得模型能够同时学习前后文信息，从而获得更全面的语义表示。

在最新的研究中，研究者们对BERT架构进行了一些改进。例如， ERNIE 模型在Embedding模块中引入了知识图谱信息，通过将知识图谱中的实体信息与文本中的token进行对齐，进一步增强了模型对语义的理解能力。

例如，在处理”李白“这个token时，ERNIE不仅考虑了其在文本中的上下文，还结合了知识图谱中关于李白的人物信息，如他是唐代诗人、代表作有《静夜思》等。

这种改进使得模型能够更好地处理需要常识知识的NLP任务，如知识问答、信息检索等。

预训练任务

BERT模型的预训练任务是其强大性能的基础，主要包括两个关键任务： 掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM） 和 下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP） 。这两个任务的巧妙设计使得BERT能够学习到丰富的语义信息和语言结构，为后续的微调任务奠定了良好的基础。