BERT的Transformer 原理

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，它基于Transformer架构，能够在多个NLP任务上进行微调，取得了相当优秀的效果。

Transformer是一种基于注意力机制的深度神经网络架构，它能够将输入序列编码成向量表示。Transformer主要由两部分组成：Encoder和Decoder。Encoder用于将输入序列编码为向量表示，Decoder则用于将向量表示解码成输出序列。

在BERT中，使用了Transformer Encoder的结构，其中包括Self-Attention层和前馈神经网络层。Self-Attention层主要用于捕捉输入序列中各个位置之间的相互关系，它会给每个位置分配一个权重，表示该位置对于其他位置的重要性。前馈神经网络层主要用于对输入向量进行非线性变换。

BERT的核心思想是使用双向的语言模型来预训练模型参数。具体来说，BERT使用Masked Language Modeling（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）两种任务来训练模型。MLM任务是指在输入序列中随机mask掉一些词语，然后让模型预测被mask掉的词语是什么；NSP任务是指给定两个句子，让模型预测这两个句子是否相邻。

通过这样的预训练方式，BERT能够学习到输入序列中各个位置之间的相互关系，并且能够处理句子级别的任务。在微调阶段，我们可以将预训练的BERT模型作为一个特征提取器，并在其基础上进行微调以适应不同的NLP任务。