BERT，即 Transformers 的双向编码器表示，是自然语言处理 (NLP) 领域的一种革命性方法，它利用 Transformer 模型以早期技术无法实现的方式理解语言。
BERT 的起源和历史
BERT 是由 Google AI Language 的研究人员于 2018 年推出的。创建 BERT 的目的是提供一种可以克服以前语言表示模型的局限性的解决方案。第一次提到 BERT 是在发表于 arXiv 的论文“BERT：用于语言理解的深度双向 Transformers 预训练”中。
理解 BERT
BERT 是一种预训练语言表征的方法，即在大量文本数据上训练通用的“语言理解”模型，然后针对特定任务对该模型进行微调。BERT 彻底改变了 NLP 领域，因为它旨在更准确地建模和理解语言的复杂性。
BERT 的关键创新在于其对 Transformers 的双向训练。与以前的模型单向（从左到右或从右到左）处理文本数据不同，BERT 一次读取整个单词序列。这使得模型能够根据单词的所有周围环境（单词的左侧和右侧）来学习单词的上下文。
BERT 的内部结构和功能
BERT 利用一种称为 Transformer 的架构。Transformer 包括编码器和解码器，但 BERT 仅使用编码器部分。每个 Transformer 编码器都有两个部分：
- 自注意力机制：它确定句子中哪些单词是相互关联的。它通过对每个单词的相关性进行评分，并使用这些分数来衡量单词之间的相互影响来实现这一点。
- 前馈神经网络：经过注意力机制之后，单词被传递到前馈神经网络。
BERT 中的信息流是双向的，这使得它可以看到当前单词之前和之后的单词，从而提供更准确的上下文理解。
BERT 的主要特点
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双向性：与之前的模型不同，BERT 通过查看单词前后出现的单词来考虑单词的完整上下文。
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变压器：BERT 使用 Transformer 架构，这使得它能够更有效、更高效地处理长序列的单词。
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预训练和微调：BERT 在大量未标记文本数据上进行预训练，然后针对特定任务进行微调。
BERT 的类型
BERT 有两种尺寸：
- BERT-Base：12 层（Transformer 块）、12 个注意力头和 1.1 亿个参数。
- BERT-大型：24 层（Transformer 块）、16 个注意力头和 3.4 亿个参数。
| BERT-Base | BERT-大型 | |
|---|---|---|
| 层（变压器块） | 12 | 24 |
| 注意头 | 12 | 16 |
| 参数 | 1.1亿 | 3.4亿 |
BERT 的使用、挑战和解决方案
BERT 广泛应用于问答系统、句子分类和实体识别等许多 NLP 任务。
BERT 面临的挑战包括：
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计算资源：BERT 由于其参数数量众多且架构深度深，因此需要大量计算资源进行训练。
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缺乏透明度：与许多深度学习模型一样，BERT 可以充当“黑匣子”，因此很难理解它如何做出特定的决定。
这些问题的解决方案包括：
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使用预先训练的模型：无需从头开始训练，而是可以使用预先训练的 BERT 模型并针对特定任务进行微调，这样需要的计算资源就更少了。
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解释工具：LIME 和 SHAP 等工具可以帮助使 BERT 模型的决策更易于解释。
BERT 和类似技术
| 伯特 | 长短期记忆（LSTM） | |
|---|---|---|
| 方向 | 双向 | 单向 |
| 建筑学 | 变压器 | 复发性 |
| 情境理解 | 更好的 | 有限的 |
BERT 继续启发 NLP 领域的新模型。DistilBERT 是 BERT 的更小、更快、更轻量版本，而 RoBERTa 是 BERT 的一个版本，它删除了下一句预训练目标，它们就是近期进展的典型例子。
BERT 的未来研究可能集中于使模型更高效、更易于解释、以及更好地处理更长的序列。
BERT 和代理服务器
BERT 与代理服务器基本无关，因为 BERT 是 NLP 模型，而代理服务器是网络工具。但是，在下载预先训练好的 BERT 模型或通过 API 使用它们时，像 OneProxy 这样可靠、快速且安全的代理服务器可以确保稳定安全的数据传输。
