从头训练自己的 bert

### 回答1：
BERT是一种基于Transformer的预训练模型，可以使用大量的无标签语料进行预训练，然后使用标注数据进行微调，以适应特定任务。从头训练BERT需要以下步骤：

1. 整理语料库：首先需要从互联网上收集大量的语料库，包括网页、新闻、社交媒体、科技文献等。收集到的语料库应该尽可能地多，并且需要进行处理，去除无用信息和噪声。

2. 数据预处理：为了训练BERT模型，需要将语料库进行预处理。首先需要将语料库分词，然后对每个句子加上特殊的起始和终止标记。接下来，需要将数据格式化以适应模型的输入格式。

3. 搭建BERT模型：接下来，需要搭建BERT模型，并且使用预训练权重初始化模型。可以使用Tensorflow或者PyTorch等深度学习框架进行搭建。

4. 训练BERT模型：将预处理后的数据集输入到BERT模型，并使用梯度下降方法对模型进行参数训练。由于BERT模型比较大，需要使用分布式训练技术，并且需要高性能计算资源。

5. 模型微调：训练完成后的BERT模型需要进行微调，以适应特定任务。可以将BERT模型和一个分类器进行拼接，并使用标注数据进行训练和微调。

以上就是从头训练BERT模型的基本步骤，需要进行大量的实验和调试，以得到高质量的模型。同时，还需要考虑到模型训练时间和计算资源的问题。

### 回答2：
BERT是目前自然语言处理领域最受欢迎和广泛使用的深度学习模型之一。为了从头训练自己的BERT模型，需要执行以下步骤：

1. 数据收集：针对特定任务，需要收集一个大型语料库用于训练BERT。语料库可以包含不同领域的文本，以便模型具有更广泛的适用性。

2. 数据预处理：对于大规模语料库，需要进行数据清洗和预处理。消除错误标注、去除噪声、统一格式等。

3. 模型设计：需要根据特定任务的需求设计BERT模型的结构和参数。模型结构包括输入层、隐藏层和输出层等。

4. 训练模型：使用已经预处理好的数据进行BERT模型的训练。在训练过程中，需要使用数据集来调整模型参数，以优化模型的性能。

5. 模型调整：在模型训练结束后，需要进行模型调整和测试来确定模型的最佳参数和性能。

6. 应用部署：将已经训练好的BERT模型应用于特定任务中，如文本分类、语言翻译、问答系统等。

从头训练自己的BERT模型需要耗费大量时间和人力资源，因此需要考虑是否真正需要这样做，并充分利用现有的BERT模型和库。