BERT介绍一下，MLM为什么掩盖15%，其中为什么80%MASK，10%不变，10%替换成别的词， 10%替换成别的次为什么能增加模型的纠错能力

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，由Google在2018年提出。它采用了Transformer模型，并进行了大规模的无监督预训练，然后再进行有监督微调，以适应各种自然语言处理任务。BERT在多项自然语言处理任务上取得了优异的表现，包括问答、文本分类、命名实体识别等。

MLM（Masked Language Model）是BERT的预训练任务之一，它的目标是从原始文本中预测被随机掩盖的单词。为了达到更好的掩盖效果，BERT在掩盖过程中采用了以下策略：

- 15%的单词被随机掩盖：这样可以强制模型学会从上下文中推断出被掩盖的单词。
- 掩盖的单词中80%被替换成特殊的“[MASK]”标记：这样可以让模型在预测时只需要输出一个单词，而不是输出一组候选单词，从而简化了预测过程。
- 10%的单词保持不变：这样可以使模型学习到如何利用上下文来区分已知单词和未知单词。
- 10%的单词被随机替换成其他单词：这样可以使模型学习到更好的纠错能力，因为它不仅需要预测原来的单词，还需要推断出正确的单词。

这些策略的组合可以让BERT在预测掩盖单词时更加准确，同时也让它学会了更好的上下文表示，提高了模型的泛化能力和纠错能力。

相关问题

bert 为什么要人工打标

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）需要人工打标是因为它是一个预训练语言模型，需要使用大量的文本数据进行训练。在训练之前，需要对这些文本数据进行处理和标记，以便让模型能够理解文本数据的结构和特征。这个过程被称为“数据预处理”，其中包括文本分词、序列化、标注等。

为了让BERT模型更好地理解文本数据，需要对文本数据进行标注。在自然语言处理任务中，通常有许多不同类型的标注，例如词性标注、命名实体识别、情感分析等。通过对这些任务进行标注，可以使BERT模型更好地理解文本数据，并在后续的任务中表现更好。因此，BERT需要人工打标来提高模型的准确性和效果。

bert模型为什么设置超参数

BERT模型中的超参数是用来控制模型的训练过程和模型的性能的。设置不同的超参数组合可以影响模型的准确性，速度和内存占用等方面。一些常见的BERT超参数包括：

1. 学习率（Learning rate）：控制模型在每个迭代步骤中更新权重的速度，过高或过低的学习率都会影响模型的性能。

2. 批量大小（Batch size）：控制模型在每次训练时处理的数据样本数量，过小的批量大小会增加训练时间，过大的批量大小会导致内存不足。

3. 训练轮数（Number of training epochs）：控制模型训练的迭代次数，过多的训练轮数可能会导致过拟合。

4. 正则化参数（Regularization parameter）：控制模型的复杂度，过高的正则化参数会导致模型欠拟合，过低的正则化参数会导致模型过拟合。

5. 隐藏层大小（Hidden layer size）：控制模型中隐藏层的大小，过大的隐藏层大小会导致内存不足，过小的隐藏层大小会影响模型的表示能力。

设置合适的超参数可以提高BERT模型的性能和效率。