transformer 里的BERT model

### Transformer 架构中的 BERT 模型 #### BERT 的定义与发展背景 BERT 是一种基于 Transformer 的预训练语言表示模型,全称为 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。该模型由 Google 在 2018 年推出[^1]。 #### 结构特点 与传统的 Transformer 不同的是,在标准条件下,后者作为语言模型时往往采用单向的方式处理文本——要么是从左至右,要么是从右往左;而 BERT 利用了双向编码器结构来克服这一局限性,从而更好地捕捉输入序列中各个位置之间的关联信息[^3]。 #### 工作原理 为了实现这一点,BERT 使用了一种特殊的掩码机制来进行无监督学习下的预训练任务。具体来说: - **Masked Language Model (MLM)**: 随机遮蔽掉部分单词,并让模型预测这些被隐藏起来的内容; - **Next Sentence Prediction (NSP)**: 训练过程中还会加入相邻句子间的关系判断,帮助理解文档级别的逻辑连贯性。 通过上述方法,使得 BERT 可以有效地获取更丰富的上下文特征表达能力,进而应用于多种自然语言处理场景下,如文本分类、问答系统以及语义相似度计算等任务[^2]。 ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') inputs = tokenizer("Hello world!", return_tensors="pt") outputs = model(**inputs) last_hidden_states = outputs.last_hidden_state ```

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