如果你是一名自然語言處理從業者，那你一定聽說過大名鼎鼎的
BERT 模型
。
BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“榮耀時刻”是2018年：稱霸機器理解測試SQuAD，橫掃其他10項NLP測試，達成“全面超過人類”成就。
BERT模型使用預訓練和微調的方式來完成自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）任務。這些任務包括問答系統、情感分析和語言推理等。
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為什麼BERT模型這麼強?
BERT模型透過預測遮蔽子詞（先將句子中的部分子詞遮蔽，再令模型去預測被遮蔽的子詞）進行訓練的這種方式在語句級的語義分析中取得了極好的效果。
BERT模型還使用了一種特別的訓練方式（先預訓練，再微調），這種方式可以使一個模型適用於多個應用場景。這使得BERT模型重新整理了11項NLP任務處理的紀錄。
這11項NLP任務處理的紀錄涵蓋了如下
4種場景
，這4種場景也是BERT模型所適用的主要場景。
場景一
：處理類似閱讀理解的任務。
場景二
：處理句子與段落間的匹配任務。
場景三
：提取句子深層語義特徵的任務。
場景四
：基於句子或段落級別的短文字（長度小於512個子詞的文字）處理任務。
目前，BERT模型已成為語言分析和挖掘，以及機器學習等領域中最流行的模型。它具有易於使用、穩定性強等諸多優點。
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BERT模型與BERTology系列模型
BERT模型的出色表現，引起了業界廣泛而強烈的反響。BERT模型的橫空出世，彷彿是打開了處理NLP任務的“潘多拉魔盒”。隨後湧現了一大批類似於BERT模型的預訓練模型，它們被統稱為BERTology系列模型。例如：
引入了BERT模型中的雙向上下文資訊的廣義自迴歸模型——
XLNet模型
；
引入了BERT模型訓練方式和目標的
RoBERTa和SpanBERT模型
；
結合了多工及知識蒸餾（Knowledge Distillation）、強化BERT模型功能的
MT-DNN模型
。
BERTology系列模型一般都基於BERT模型改造而來，程式碼量不大，邏輯也不復雜。
但是，其極大規模的資料量、訓練強度和模型容量，以及利用無監督模型的訓練方式，使得其能力空前強大，在某些領域甚至已超過人類。但在日常中，常用BERT模型來代指本來的BERT模型和BERTology系列模型。這裡的的BERT模型就是這樣一種泛指。
例如，在不同型別的文章（包括散文、小說、新聞、科技文章等）資料集上訓練出的GPT-3模型，可以寫出不同風格的文章。它可以寫出詩集、散文，甚至“金庸風格”的小說、新聞稿等。
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學好自然語言處理的4件套
要想弄懂、學透BERT模型，需要腳踏實地從BERT模型的技術體系來了解其內部所涉及的技術棧，再根據技術棧中的內容一步步地進行了解和掌握。
BERT模型是由“Transformer模型中的編碼器（Encoder）+雙向（正向序列和反向序列）結構”組成的。因此，一定要熟練掌握Transformer模型的Encoder。這屬於神經網路部分的知識。
另外，BERT模型的主要創新點是其獨特的預訓練方法，這種方法使用Masked Language Model和Next Sentence Prediction兩種方法分別捕捉“詞語”和“句子”級別的表示。這部分知識涵蓋深度學習的訓練模型知識和NLP領域的部分知識。
學好自然語言處理需要“4件套”：
神經網路的基礎知識。
NLP的基礎知識。
程式設計框架的使用。
BERT模型的原理及應用。
其中，前3部分是基礎，這部分內容可以幫助讀者“吃透”BERT模型；最後1部分是昇華，這部分內容可以幫助讀者開闊思路、增長見識，使讀者能夠真正駕馭BERT模型，活學活用，完成NLP任務。
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學好自然語言處理的前提條件
學習本書，要求讀者具有Python基礎，並熟悉Matplotlib和Numpy庫的使用。
讀者不用擔心自己數學基礎不足、不懂神經網路原理等問題，PyTorch已經將這些底層演算法統統封裝成了高階介面，使用者可以非常方便、快捷地利用它們進行開發。本書重點介紹如何快速使用PyTorch的這些介面來實現深度學習模型。
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自然語言處理的技術趨勢
早先人們常使用卷積神經網路、迴圈神經網路來處理自然語言任務，但Transformer模型的誕生改變了這個情況。
Transformer模型使用的是全新的注意力機制，達到了比卷積神經網路和迴圈神經網路更好的效果。而BERT模型則是在Transformer模型基礎上的又一次最佳化，直接使NLP模型的效能達到前所未有的高度。
BERT模型已經成為自然語言處理的主流技術。
BERT模型是一種無監督的預訓練語言模型。人們以BERT模型為基礎，對其進行了結構調整、效能最佳化、再訓練等，產生了許多在專業領域中表現更佳的模型。這些模型被統一稱為BERTology系列模型。
BERTology系列模型在NLP的多種場景中都發揮了驚人的效果。從某種角度講，BERTology系列模型所涉及的技術是當今NLP領域的主流技術。
1. 基於超大規模的高精度模型
從BERT模型到RoBERTa模型、GPT模型，再到GPT-2模型、GPT-3模型，模型效果的提升已經證明了——用更多的資料可以“跑”出更強大、更通用的預訓練模型。
近年來，英偉達、谷歌、Open-AI相繼放出的“巨無霸”模型有MegatronLM（含83億個引數）、T5（含110億個引數）、GPT-3（含1500億個引數）。
當然，“巨無霸”模型的能力並不僅僅停留在精度上，它們甚至可以透過語義互動的方式直接完成NLP任務。
2. 基於超小規模的高精度模型
快速發展的深層神經網路，在過去的十年中徹底改變了NLP領域。
另外，諸如保護使用者隱私、消除網路延遲、啟用離線功能、降低運營成本等問題，要求模型能執行在裝置終端，而不是資料中心。這種需求推動了小規模NLP模型的迅速發展。
BERT模型逐漸在往“大規模”和“小規模”兩個極端發展。如何用盡可能少的引數取得和“大模型”接近的效果，同時讓訓練速度和預測速度翻倍，是一個很實際、很有價值的課題。
華為諾亞方舟實驗室釋出的TinyBERT模型、北京大學的FastBERT模型，在這方面都取得了矚目的成績。
3. 基於小樣本訓練的模型
在實際業務場景中，中小AI企業往往容易出現數據量不足的問題。
例如，使用者需要訂製一個客服機器人，但只有100個標準問題，這麼小的資料集不足以支撐模型的訓練。
對於這類問題，除花費高成本找標註團隊製造資料外，還可以透過遷移學習、小樣本學習的方法來讓模型透過少量樣本進行學習，從而獲得較強的泛化能力。這些學習已經成為近年的研究熱點之一。
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