人工智能大模型原理与应用实战：BERT模型原理与实战
1.背景介绍
Google 在 2019 年 10 月提出了 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）这一预训练语言模型。该方法基于自回归模型（AutoRegressive Model）构建输入序列的表示，并能识别并整合前后文间的关联性，并通过自注意力机制捕捉不同位置的信息交互。此方法可发展出多种功能模块包括特征提取器、文本分类器以及序列标注器等专门用途的工具。基于大规模语料数据对 BERT 进行预训练后，则可有效拓展深度神经网络在自然语言处理领域的广泛应用。
本文以 TensorFlow 2.x 和 Keras API 为基础，阐述了BERT模型的基本原理、架构设计以及训练方法，并进一步引导读者深入探讨如何将这些技术应用于实际案例中。文章将划分几个具体模块展开详细讲解。
- 预训练语言模型的概念与定义是什么？基于监督学习的方法下 Bert 的具体训练流程又是怎样的？
- 自回归模型的基本概念是什么？bert 的编码运算是基于何种原理实现的？
- 多层自注意力机制的应用背景是什么？bert 实际上采用了哪种类型的注意力机制？
- bert 模型的整体架构设计特点有哪些？bert 涉及到多少个参数量级的具体数值以及相关的微调优化方法是怎样的？
- bert 在 nlp 领域的主要应用场景有哪些具体实例？包括但不限于文本分类任务、序列标注任务以及文本相似度计算任务等基础应用场景。
- 开源框架 tensorflow 2.x 的基本功能体系及其 keras 接口的具体实现原理是怎样的？并结合实际案例系统地阐述了bert 模型在解决现实世界中各类自然语言处理问题的具体应用方法。
- 结论
2.核心概念与联系
2.1 什么是预训练语言模型？BERT 是如何训练的？
预训练语言模型（Pre-trained language models）是指由大规模高质量的数据集中的内容生成的语言模型。它可以被视为一个庞大而丰富的表征空间（representation space），包含了处理自然语言的各种特征，并展现出卓越的泛化能力（excellent generalization capability），即使在缺乏充足训练数据的情况下也能有效执行后续任务。例如，在英语维基百科语料库中使用的词嵌入模型已经证明了其卓越的表现力（expressive power）。为了获得更好的语言模型效果（performance），我们可以采用无监督方法（methodology），包括半监督学习和蒸馏技术（technique）。目前而言，在自然语言处理领域中已被广泛应用到诸如文本分类、情感分析、机器翻译等众多应用场景。（已被广泛应用到诸如文本分类）
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种自2018年以来由Google提出的重要预训练语言模型。其核心技术在于通过Transformer自注意力机制捕获全局上下文信息，并在此基础上提取全局特征来表征文本内容。这些技术细节均可在BERT官方文档中找到详细说明。一般来说,BERT有两种主要的学习路径：一种是大规模预训练学习,另一种是微调学习方法。首先,在大规模语料库上进行预训练被视为训练BERT模型的主要途径之一,BERT系统通常会接收并处理一系列连续的词元数据,并生成相应的序列化输出结果。其次,微调学习则是将经过预训练好的BERT模型作为基础权重初始化状态,并在特定任务目标下进一步优化学习过程以获得更好的性能指标。为了实现这一目标,BERT微调策略大致可分为两种:第一种是在微调过程中冻结所有BERT参数仅更新最后一层权重;第二种则是冻结前几层参数,然后逐步优化最后一层参数以提升性能水平
BERT 训练方式主要有三种：
Masked Language Modeling (MLM): A mask language model is a typical unsupervised training approach characterized by randomly replacing certain words in an input sequence to generate new samples. Its primary objective is to eliminate syntactic noise and enhance model robustness. This method requires the model to possess both learning and generating capabilities, as well as the ability to identify masked tokens. To a certain extent, it can alleviate the issue of limited data availability.
Next Sentence Prediction (NSP) 是一种专门用于推断文本连贯性的无监督学习方法。该方法旨在解决文本序列中下一内容预测问题的核心任务。它通过分析当前上下文状态来准确识别后续可能的内容。若两连续句子之间存在顺序颠倒，则该系统应判定其不相关。该技术不仅有助于提升系统的可解释性水平，还能够有效降低测试时的整体误差率。
BERT 的初始预训练阶段旨在通过广泛的数据集实现多类任务的一般性特征提取。这一过程通常需要利用海量的文本数据完成。接着可通过微调方法针对具体的任务进行适应性优化。其主要目的是为了提升模型在当前特定任务上的性能表现并尽可能降低过拟合的风险。
2.2 什么是自回归模型？BERT 是如何编码的？
该统计学方法被称为自回归模型（Autoregressive Model），其核心在于通过历史数据推断出未来的数据点。举个例子来说，在自然语言处理领域中，默认采用的就是这种机制：通过分析一段已有的文本内容来推测下一词可能出现的概率分布。值得注意的是，在这种架构下，默认假设每个时间步的输出仅与所有先前的历史数据相关联——这使得其在信息传递方面存在单向性限制：即其只能从前到后逐步推导出后续的结果序列；而无法直接反向调用已有的结果来进行进一步的推断运算——这也是导致循环依赖问题的根本原因所在
BERT 是一种基于 Transformer 架构设计的预训练语言模型，并且也被归类为一种自回归模型。其核心组件是自注意力机制，在这一机制下不仅可以捕捉全局语义信息还可以具备局部语义信息捕捉能力。在 BERT 模型中每个位置上的词都被映射为多个低维向量，并且这些位置编码经过自注意力运算后生成最终的表征形式。各层之间依次构建了一个多层次上下文编码网络，在这样的结构下使得整个模型能够有效地捕捉不同层次的句子语义特征
2.3 为何要使用多层自注意力机制？BERT 使用的是什么注意力机制？
多层自注意力机制（Multi-head Attention Mechanisms）是机器学习领域中的核心组件之一，在自然语言处理任务中发挥着关键作用。这种机制通过复杂的数据处理过程捕获并整合多样化的上下文信息，并且采用分头协同工作的模式实现对输入数据的高度抽象与表达能力提升。
通过多头架构设计的模型能够分别关注不同类型的输入数据特征，在深度学习框架中展现出卓越的表现能力。
这使得该机制具备了整合多层次特征的能力。
BERT 被称为多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention），缩写为 MHSATTN。在 MHSATTN 模型中，在每个输入序列中的每个词都被表示为四个子向量之一。这些子向量分别由查询（Query）、键（Key）以及值（Value）三个向量构成。其中 Q 向量代表查询信息,K 向量代表数据关联关系,V 向量则存储对应的输出特征信息,MHSATTN 通过利用线性变换计算出相关性分数后再应用_softmax_函数进行归一化处理,从而实现各输入词表示的有效更新
BERT 还支持根据需要调整输入长度的能力；为了避免在编码过程中信息泄露,BERT 设计了一种称为位置编码的机制,从而增强了模型识别序列中各元素相对位置的能力
2.4 BERT 模型架构、参数和微调
BERT 的模型架构如下图所示：
BERT 模型的核心组件是输入嵌入矩阵（Embedding Matrix），也被称为词向量矩阵。这个矩阵由整个词表的所有词对应的词向量构成。这些词向量可以通过小规模模型直接获取，或者通过预训练语言模型进行提取。
在BERT模型中除了基础参数外还包括多个关键组件如BERT模块以及分类层等部分。其中包含了几个关键组件其中包括前馈网络和自注意力机制两个主要部分。其内部架构主要包括词嵌入层位置编码层以及一系列非线性变换单元以实现信息的深度加工与传播。而自注意力机制通过动态分配各子序列的重要性权重来捕捉复杂的上下文关联从而提升模型在处理长距离依赖方面的性能水平。此外该模型还具备一个专门的分类组件负责对不同任务进行预测评估包括文本分类序列标注与语义相似度计算等多种应用场景
该 BERT 型式可通过两种途径进行微调训练：第一种方法涉及冻结顶层若干层后对最后一层进行微调优化；第二种方法则旨在全面更新模型的所有参数。值得注意的是，在实施此等策略时需注意以下几点：首先，在选择何种方式进行细 Adjust 时应充分考虑各方案的特点及其对下游任务适应性的影响程度；其次，在实际操作过程中应充分评估各方案在计算资源消耗方面的差异性特征以确保选型决策的科学性与合理性。
2.5 BERT 在 NLP 任务中的应用：具体应用场景包括对文本进行分类任务的实现以及对序列数据进行标注的过程...的同时能够支持基于句子或文档生成的任务
在文本分类任务中表现良好的BERT模型因其出色全局语义捕捉能力而受到关注。它能够直接分析并提取出文本中的语法与语义特征，在无需预先设定标签集合的情况下实现学习。此外，该模型通过向量化方法能够有效表示任意长度的文本序列，在不同类型的问题中实现参数共享学习效果显著。同样，在序列标注任务中也取得了不错的效果，并实现了端到端的学习与标注过程。相较于传统基于分词的模型而言，该模型保留了更多的上下文信息从而提升了分类准确性。在生成任务方面，它能够根据给定的主题生成相关内容；此外，在其他多种任务类型中也展现出了良好的性能
对开源框架 Tensorflow 2.x 和 Keras 的API进行详细介绍，并辅以实际案例分析来阐述如何利用BERT模型解决现实中的问题
这是一个专注于创建高效且易于扩展机器学习模型的开放源代码平台。
Keras API 是一种以TensorFlow为基础设计的高度可定制工具包。
通过结合这两者，在BERT基础上完成一系列自然语言处理任务非常高效可靠。
在实际应用场景中，通过将BERT模型作为特征提取器可以获取输入文本的全局特性。随后，在此基础上可训练线性分类器、序列标注器或其他相关任务的模型。进一步地，则可将BERT模型视为迁移学习工具，并将其部署于不同但相关联的任务场景中。
为了实现基于BERT的文本分类器构建的任务，在设计实验时通常会设定以下参数配置：首先定义一个包含n个样本的训练集；其次将每个待处理文本数据视为一个字符串对象；再者为每个待分类文本分配一个整数型标签标识其具体类别。在构建完整的深度学习模型架构后，在实验阶段将通过系统自动调优优化模型参数以达到最佳性能指标的目的。其中训练集不仅包含n个样本还有m个用于验证的数据样例；对于每一个待处理的数据实例都包括一段待分类中文序列以及其对应的数字标记目标值；我们的目标是通过这些数据来训练并评估模型性能。
- 安装依赖包
!pip install -q tensorflow==2.2.0 keras==2.3.1 pandas numpy scikit_learn transformers
代码解读- 导入必要的包
import os
import json
import codecs
import random
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from keras.layers import Input, Dropout, Dense, LSTM, Bidirectional
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
import transformers
from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification
代码解读- 设置一些配置参数
# 配置文件路径
config_path = "/root/.keras/bert/bert_config.json"
checkpoint_path = "/root/.keras/bert/bert_model.ckpt"
# 数据集路径
data_dir = "dataset/"
train_file = "train.txt"
dev_file = "dev.txt"
test_file = "test.txt"
# 分隔符
sep = "\t"
# 序列最大长度
maxlen = 128
# batch size大小
batch_size = 32
# epoch大小
epochs = 3
# 读取数据
def read_data(filename):
with codecs.open(os.path.join(data_dir, filename), 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
text, label = line.strip().split('\t')
yield text, int(label)
代码解读- 创建 tokenizer 对象
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
代码解读- 将文本序列转换为 token id 序列
class DataGenerator(keras.utils.Sequence):
def __init__(self, texts, labels, tokenizer, maxlen, batch_size=32, shuffle=True):
self.texts = texts
self.labels = labels
self.tokenizer = tokenizer
self.maxlen = maxlen
self.batch_size = batch_size
self.shuffle = shuffle
self.on_epoch_end()
def __len__(self):
return len(self.texts) // self.batch_size
def __getitem__(self, index):
start = index * self.batch_size
end = (index + 1) * self.batch_size
b_texts = self.texts[start:end]
b_labels = self.labels[start:end]
inputs = []
for i, text in enumerate(b_texts):
input_ids = self.tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)[1:-1][:self.maxlen]
segment_ids = [0]*len(input_ids)
padding_length = self.maxlen - len(input_ids)
if padding_length > 0:
input_ids += ([0] * padding_length)
segment_ids += ([0] * padding_length)
assert len(input_ids) == self.maxlen
assert len(segment_ids) == self.maxlen
inputs.append((input_ids, segment_ids))
labels = keras.utils.to_categorical(b_labels, num_classes=2)
return np.array(inputs), np.array(labels)
def on_epoch_end(self):
if self.shuffle:
indexes = list(range(len(self.texts)))
random.shuffle(indexes)
self.texts = [self.texts[i] for i in indexes]
self.labels = [self.labels[i] for i in indexes]
X_train = list(read_data(train_file))
y_train = [label for text, label in X_train]
X_dev = list(read_data(dev_file))
y_dev = [label for text, label in X_dev]
X_test = list(read_data(test_file))
y_test = [label for text, label in X_test]
training_generator = DataGenerator(X_train, y_train, tokenizer, maxlen, batch_size=batch_size, shuffle=True)
validation_generator = DataGenerator(X_dev, y_dev, tokenizer, maxlen, batch_size=batch_size, shuffle=False)
testing_generator = DataGenerator(X_test, y_test, tokenizer, maxlen, batch_size=batch_size, shuffle=False)
代码解读- 定义 BERT 模型
# 定义 BERT model
bert_model = TFBertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
inputs = tf.keras.Input(shape=(None,), dtype="int64")
outputs = bert_model(inputs)
predictions = keras.layers.Softmax()(outputs)
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=predictions)
model.summary()
代码解读- 编译模型
optimizer = Adam(learning_rate=3e-5, epsilon=1e-08)
loss = keras.losses.CategoricalCrossentropy()
metric = keras.metrics.CategoricalAccuracy()
model.compile(optimizer=optimizer,
loss=loss,
metrics=[metric])
代码解读- 训练模型
history = model.fit(
x=training_generator,
steps_per_epoch=len(X_train)//batch_size,
validation_data=validation_generator,
validation_steps=len(X_dev)//batch_size,
epochs=epochs
)
代码解读- 测试模型
results = model.evaluate(testing_generator)
print(results)
代码解读以上即为利用Keras API搭建BERT文本分类器的详细步骤。通过这一实例,读者能够深入理解BERT的模型架构及其功能。