BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种用于自然语言处理的预训练模型。它通过双向编码器来理解文本的上下文，从而在各种NLP任务中取得了显著的效果。
原始论文可以在这里找到。
BERT的主要原理是通过双向Transformer架构来捕捉句子中每个词的上下文信息。具体来说，BERT使用了以下几个关键技术：
- 双向编码器：与传统的单向语言模型不同，BERT同时考虑了词的左侧和右侧上下文信息，从而更好地理解词义。
- 掩码语言模型 (Masked Language Model, MLM)：在预训练过程中，BERT随机掩盖输入文本中的一些词，然后尝试预测这些被掩盖的词。这种方法使模型能够学习到词与词之间的关系。
- 下一句预测 (Next Sentence Prediction, NSP)：BERT在预训练时还会进行下一句预测任务，即判断两段文本是否是连续的。这有助于模型理解句子之间的关系。
- 大规模预训练：BERT在大规模语料库（如Wikipedia和BooksCorpus）上进行预训练，使其能够捕捉到丰富的语言特征。
- 微调：在特定任务上进行微调，使BERT能够适应各种NLP任务，如文本分类、问答系统、命名实体识别等。
通过这些技术，BERT在多个NLP基准测试中取得了优异的成绩，展示了其强大的迁移学习能力。
BERT的源码可以在GitHub仓库中找到。源码解读部分将详细分析模型的实现细节和训练过程。我们将逐步讲解BERT的代码结构，包括数据预处理、模型架构、训练和推理等方面。
- 数据预处理：介绍如何加载和处理输入数据，使其适配BERT模型的输入格式。
- 模型架构：详细分析BERT模型的各个组成部分，如多头自注意力机制、前馈神经网络等。
- 训练过程：讲解如何在大规模语料库上预训练BERT模型，以及在特定任务上进行微调的步骤。
- 推理过程：介绍如何使用训练好的BERT模型进行文本分类、问答等任务的推理。
通过源码解读，帮助读者深入理解BERT模型的内部工作原理和实现细节。
在使用教程部分，我们将介绍如何在实际项目中应用BERT，包括数据预处理、模型训练和评估等步骤。
- Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.
- Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in neural information processing systems (pp. 5998-6008).