1. 预训练语言模型的发展史
2018年，BERT被正式提出。下图1回顾了近年来预训练语言模型的发展史以及最新的进展。预训练语言模型的成功，证明了我们可以从海量的无标注文本中学到潜在的语义信息，而无需为每一项下游NLP任务单独标注大量训练数据。此外，预训练语言模型的成功也开创了NLP研究的新范式[6]，即首先使用大量无监督语料进行语言模型预训练（Pre-training），再使用少量标注语料进行微调（Fine-tuning）来完成具体NLP任务（分类、序列标注、匹配关系判断和机器阅读理解等）。
图1 NLP Pre-training and Fine-tuning新范式及相关扩展工作
Google AI团队提出的预训练语言模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在11项自然语言理解任务上刷新了最好指标，可以说是近年来NLP领域取得的最重大的进展之一。
1.1 BERT简介
简: BERT是深度双向语言表征模型。首先，百万量级训练语料无监督pre-training语言模型，然后特定任务语料有监督进行fine-tuning模型。
繁：
| BERT是基于Transformer的深度双向语言表征模型，基本结构如图2所示，本质上是利用Transformer结构构造了一个多层双向的Encoder网络。Transformer是Google在2017年提出的基于自注意力机制（Self-attention）的深层模型，在包括机器翻译在内的多项NLP任务上效果显著，超过RNN且训练速度更快。不到一年时间内，Transformer已经取代RNN成为神经网络机器翻译的State-Of-The-Art（SOTA）模型，包括谷歌、微软、百度、阿里、腾讯等公司的线上机器翻译模型都已替换为Transformer模型。关于Transformer的详细介绍可以参考Google论文《Attention is all you need》[3]。
图2 BERT及Transformer网络结构示意图 模型结构如表1所示，根据参数设置的不同，Google 论文中提出了Base和Large两种BERT模型。
表1 BERT Base和Large模型参数对比 |
BERT模型框架
BERTpre-training和fine-tuning。除了输出层，pre-training和fine-tuning的结构是一样的。使用相同的pre-training的模型参数进行初始化，针对不同下游作业，使用不同的业务数据对模型进行fine-tuning。在fine-tuning期间，所有参数都被微调。
Pre-training
由于BERT需要通过上下文信息，来预测中心词的信息，同时又不希望模型提前看见中心词的信息，因此提出了一种 Masked Language Model 的预训练方式，即随机从输入预料上 mask 掉一些单词，然后通过的上下文预测该单词，类似于一个完形填空任务。
在预训练任务中，15%的 Word Piece 会被mask，这15%的 Word Piece 中，80%的时候会直接替换为 [Mask] ，10%的时候将其替换为其它任意单词，10%的时候会保留原始Token.
Fine-tunninng
对于不同的下游任务，我们仅需要对BERT不同位置的输出进行处理即可，或者直接将BERT不同位置的输出直接输入到下游模型当中。
输入表示
BERT的输入的编码向量（长度是512）是3个嵌入特征的单位和，如图4，这三个词嵌入特征是：
- WordPiece 嵌入[6]：WordPiece是指将单词划分成一组有限的公共子词单元，能在单词的有效性和字符的灵活性之间取得一个折中的平衡。例如图4的示例中‘playing’被拆分成了‘play’和‘ing’；
- 位置嵌入（Position Embedding）：位置嵌入是指将单词的位置信息编码成特征向量，位置嵌入是向模型中引入单词位置关系的至关重要的一环。
- 分割嵌入（Segment Embedding）：用于区分两个句子，例如B是否是A的下文（对话场景，问答场景等）。对于句子对，第一个句子的特征值是0，第二个句子的特征值是1。
最后，说明一下图4中的两个特殊符号[CLS]和[SEP]，其中[CLS]表示该特征用于分类模型，对非分类模型，该符合可以省去。[SEP]表示分句符号，用于断开输入语料中的两个句子。
1.2 BERT精度高的原因
大量的预训练语料
Google发布的英文BERT模型使用了BooksCorpus（800M词汇量）和英文Wikipedia（2500M词汇量）进行预训练，所需的计算量非常庞大。BERT论文中指出，Google AI团队使用了算力强大的Cloud TPU进行BERT的训练，BERT Base和Large模型分别使用4台Cloud TPU（16张TPU）和16台Cloud TPU（64张TPU）训练了4天（100万步迭代，40个Epoch）。
1.3 应用举例
- 匹配任务（句子关系判断任务）
对两个短语或者句子之间的关系进行分类，常见句间关系任务如自然语言推理（Natural Language Inference, NLI）、语义相似度判断（Semantic Textual Similarity，STS）等 - 分类任务，输入是一个文本，输出是其类别
- 问答类任务，输入是一个问题和一段很长的包含答案的文字(Paragraph)，输出在这段文字里找到问题的答案
- 序列标注，比如命名实体识别，输入是一个句子，每个时刻都会有输出的Tag，比如B-PER表示人名的开始。然后用输出的Tag来进行Fine-Tuning
BERT系列模型
对BERT原生模型在一些方向的改进：
2.hugging face
2.1 简介
Hugging face是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，开发的应用在青少年中颇受欢迎，相比于其他公司，Hugging Face更加注重产品带来的情感以及环境因素。官网链接 https://huggingface.co/ 。
但更令它广为人知的是Hugging Face专注于NLP技术，拥有大型的开源社区。尤其是在github上开源的自然语言处理，预训练模型库 Transformers https://huggingface.co/models，已被下载超过一百万次，github上超过24000个star。Transformers 提供了NLP领域大量state-of-art的预训练语言模型结构的模型和调用框架。用于自然语言理解(NLU)任务(如分析文本的情感)和自然语言生成(NLG)任务(如语言翻译)的预先训练的模型。
图4 2019.10-2020.3，每日平均的预训练模型下载数量
优势：
- 兼容TensorFlow2.0和pytorch(模型之间的深层互操作、框架之间迁移模型)
- 模型接口简洁
- 社区有很多预训练的BERT类模型，可快捷引用(30多种预训练模型的10种架构，其中一些采用了100多种语言)
- 可扩展性
huggingface提升了BERT类模型在工程上的可扩展性。
基于以上优势，通过huggingface工具，可以快速使用前述各BERT类模型。
参考：
[1] Peters, Matthew E., et al. “Deep contextualized word representations.” arXiv preprint arXiv:1802.05365 (2018).
[2] Howard, Jeremy, and Sebastian Ruder. “Universal language model fine-tuning for text classification.” arXiv preprint arXiv:1801.06146 (2018).
[3] Vaswani, Ashish, et al. “Attention is all you need.” Advances in neural information processing systems. 2017.
[4] Alec Radford, Karthik Narasimhan, Tim Salimans, and Ilya Sutskever. 2018. Improving Language Understanding by Generative Pre-Training. Technical report, OpenAI.
[5] Devlin, Jacob, et al. “Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding.” arXiv preprint arXiv:1810.04805 (2018).
[6] Ming Zhou. “The Bright Future of ACL/NLP.” Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. (2019).
[7] Deng, Jia, et al. “Imagenet: A large-scale hierarchical image database.” 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition. Ieee, (2009).
[8] Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014.
[9] bert系列模型：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-08-26-16