bert模型整体架构图

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google在2018年发布的一种预训练语言模型，它基于Transformer架构，特别强调了双向上下文理解。BERT模型的整体架构可以分为以下几个关键部分：

1. **输入嵌入**：将每个输入单词转换为一个密集向量表示，这包括对单词进行词嵌入（Word Embeddings），可能会加上位置编码（Positional Embeddings）以捕捉词语之间的顺序信息。

2. **多层Transformer块**：BERT模型的核心是多层Transformer encoder，它由多个自我注意力层（Self-Attention Layer）和前馈神经网络（Feed-Forward Network）交替组成，每个层都包含了残差连接和Layer Normalization。

3. **双向编码**：BERT是双向的，这意味着在处理一个词时，模型会同时考虑这个词前面和后面的上下文，这是通过在自注意力机制中使用所有单词的信息实现的。

4. **Masked Language Modeling (MLM)** 和 **Next Sentence Prediction (NSP)**：这是预训练阶段的任务，其中一部分单词被随机替换成[MASK]，模型需预测这些被替换的词；NSP则判断两个句子是否相连。这两个任务帮助模型学习到丰富的语言理解和语义表示。

5. **预训练和微调**：BERT首先在大规模无标签文本上进行预训练，然后在特定任务的数据集上进行微调，调整模型参数以适应特定下游任务。