论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》

以下陆续介绍bert及其变体（介绍的为粗体）

bert自从横空出世以来，引起广泛关注，相关研究及bert变体/扩展喷涌而出，如ELECTRA、DistilBERT、SpanBERT、RoBERTa、MASS、UniLM、ERNIE等。

由此，bert的成就不仅是打破了多项记录，更是开创了一副可期的前景。

在看bert论文前，建议先了解《Attention is all you need》论文。

• 通过MLM，使用双向Transformer模型，获得更丰富的上下文信息
• 输入方式，句子级输入，可以是一个句子或2个句子，只要给定分隔标记即可

Transformer，多头注意力等概念见bert系列一

• feature-based：提取某层或多层特征用于下游任务。代表：ELMo
• fine-tuning：下游任务直接在预训练模型上添加若干层，微调即可。代表：OpenAI GPT，bert

文中操作为，对15%的token进行mask标记，被标记的token有80%的情况下以[MASK]代替，10%以随机token代替，10%不改变原始token。

为什么要mask操作？因为，要使用双向模型，就面临一个“看见自己”的问题，如bert系列一所述。那么我们将一个token mask掉（是什么蒙蔽了我的双眼？是mask），它就看不见自己啦！

为什么不对选中的token全部mask？因为，预训练中这么做没问题，而在下游任务微调时，[MASK] token是不会出现的，由此产生mismatch问题。

如图，输入可以是一个句子，或2个句子，最后都转换成最大长度521的序列，序列的开头是一个[CLS]标记，用于分类或预测下一句等任务。句子之间也有一个[SEP]标记，用于分隔句子。

对于微调，如图示问答任务，用S表示答案开头，E表示答案末尾。第i个单词（Ti）作为答案开头的概率为：

 即单词隐层表示Ti与开头S点乘后的softmax值。

候选范围i~j的得分为STi+ETj，取其中得分最大（i,j）的作为答案的预测范围。

输入Embedding使用3个嵌入相加，token嵌入层就是我们通常用的嵌入方式，segment用于区分一个token属于句子A还是B，Position用于位置编码（自注意需要）

如下图：

再介绍一个参数少，训练快，性能好的ELECTRA。来自论文《ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS》

不使用mask操作，而是从一个较小的生成器（文中建议大小为判别器的1/4到1/2）中采样来替换一些tokens，然后使用一个判别器去判断这个token是真实的还是生成器产生的。这样模型可以使用全部的tokens而非bert中15%mask的token去训练。

这有点像GAN（生成对抗网络）的概念，不同的是，这里的生成器并不以fool判别器为目标，而是基于极大似然原则训练（其实GAN也可以通过极大似然，只不过生成器反向传播更新需要通过鉴别器）。

 如图，先标记若干位置为mask点，然后使用生成器采样的数据覆盖mask位置，再使用判别器判断每个token是原生的还是伪造的。

 生成器负责对选定的m个点使用极大似然训练，而判别器将要对所有的token进行真伪判断。

最终loss为加权和：

文中仅使用Embedding参数在生成器和判别器中共享（token和positional Embedding，这样做更高效）

论文为《DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter》介绍部分我认为机器之心的这篇文章不错

 这里只总结一下

蒸馏模型之前也有。主要是使用了软目标交叉熵损失，以及学生网络初始化的方式。

模型大小减到60%，保留97%语言理解能力，推理速度快60%

训练方式为蒸馏（即使用学生网络模拟教师网络，这里bert-base作为教师网络）。

损失由3部分组成，一部分是学生网络与教师网络的软目标交叉熵，一部分为学生网络与教师网络隐状态矢量的嵌入余弦损失，一部分为掩饰语言模型（mlm）损失。其中前2个损失较为重要。

模型移除了token Embedding层和pooler（用于下一句预测），layer数量减到一半。学生网络的初始化也很重要，因为layer只有一半，所以初始化也是从2个layer中取1个。使用非常大的batch_size=4000等。