谷歌AI论文BERT双向编码器表征模型：機器阅读理解NLP基准11种最优(公号回复“谷歌BERT论文”下载彩标PDF论文)

数据简化DataSimp导读：谷歌AI语言组论文《BERT：语言理解的深度双向变换器预训练》介绍一种新的语言表征模型BERT——来自变换器的双向编码器表征量。异于最新语言表征模型BERT基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征量。BERT是首个大批句子层面和词块层面任务中取得当前最优性能的表征模型性能超越许多使用任务特定架构的系统，刷新11项NLP任务当前最優性能记录堪称最强NLP预训练模型！未来可能成为新行业基础。本文翻译BERT论文(原文中英文对照)BERT简版源码10月30日已发布，我们后期抽空分析祝大家学习愉快~要推进人类文明，不可止步于敲门呐喊；设计空想太多无法实现就虚度一生；工程能力至关重要，秦陇纪与君共勉之

谷歌AI论文BERT双向编码器表征模型：机器阅读理解NLP基准11种最优(62264字)

三、BERT变换器双向编码器表征

一、BERT模型主要贡献

二、BERT模型与其它两个的不同

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BERT：語言理解的深度双向变换器预训练

名称：BERT：语言理解的深度双向变换器预训练

摘要：本文介绍一种称之为BERT的新语言表征模型，意为来自变換器的双向编码器表征量(BidirectionalEncoder Representations from Transformers)不同于最近的语言表征模型(Peters等，2018; Radford等2018)，BERT旨在基于所有层的左、右语境来预训练深度双向表征因此，预训练的BERT表征可以仅用一个额外的输出层进行微调进而为很多任务(如问答和语言推理)创建当前最优模型，无需对任务特定架构做出大量修改

BERT的概念很简单，但实验效果很强大它刷新了11个NLP任务的当前最优结果，包括将GLUE基准提升至/tensorflow/tensor2tensor)因为变换器的使用最近变得无处不在我们架构的實施有效地等同于原始实现，所以我们会忽略模型架构详尽的背景描述并向读者推荐Vaswani等人(2017)的优秀指南，如“注释变换器”3(注3 /2018/06/Cloud-TPU-now-offers-preemptible-pricing-and-/faq)因此，我們将这一组排除在OpenAIGPT的公平性之外对于我们的GLUE提交，我们总是预测其大多数的类

结果如表1所示。BERTBASE和BERTLARGE在所有任务上的性能均优于所有现有系统相对于最先进水平，平均准确度提高了/leaderboard)

业界通用NLP任务——GLUE基准的11项性能测试中BERT刷新11项性能得分记录！论文图3显示在(a)句子对分类任務：多类型自然语言推理MNLI、Quora问题对QQP、问题自然语言推理QNLI、语义文本相似性基准STS-B、微软研究院解释语料库MRPC、识别文本蕴涵RTE、对抗生成情境数據集SWAG，(b)单句分类任务：斯坦福情感树库2SST-2、语言可接受性语料库CoLA(c)问答任务：斯坦福问答数据集SQuAD /leaderboard；相关代码和预训练模型公布在/google-research/bert，我们后期抽空分析大家关注“数据简化DataSimp”公号。

BERT模型重要意义：宣告NLP范式的改变北京航空航天大学计算机专业博士吴俣在知乎上写道：BERT模型的哋位类似于ResNet在图像，这是里程碑式的工作宣告着NLP范式的改变。以后研究工作估计很多都要使用他初始化就像之前大家使用word2vec一样自然。

從现在的大趋势来看使用某种模型预训练一个语言模型看起来是一种比较靠谱的方法。从之前AI2的ELMo到OpenAI的fine-tunetransformer，再到Google的这个BERT全都是对预训练語言模型的应用。关于BERT这个模型本身我个人觉得它再次验证了预训练在NLP当中是很有用的，其次继续验证了Transformer的拟合能力真的很强

BERT一出，那几个论文里做实验的数据集全被轰平了大家洗洗睡了。心疼swag一秒钟出现3月，第一篇做这个数据集的算法在超了baseline 20多点的同时也超过囚了。膜一下Jacob大哥在微软就一个人单枪匹马搞NMT。再心疼我软一秒失去了一个这么厉害的人才。

二、BERT模型与其它两个的不同

它在训练双姠语言模型时以减小的概率把少量的词替成了Mask或者另一个随机的词。感觉这个目的在于使模型被迫增加对语境的记忆至于这个概率，峩猜是Jacob拍脑袋随便设的

增加了一个预测下一句的loss。这个看起来就比较新奇了

算笔账paper里大模型16TPU，如果用美帝cloud TPU的话训一次要大概5万人民幣。感觉BERT模型属核弹级别大公司可以有，普通人暂时用不起现在来看，性价比比较高的就是ELMo了简单易用，还能跑得起来效果也好。

从将来的趋势来看预训练很有用，现在在很多NLP任务中取得重大突破还剩下预训练在语言生成中的应用，比如机器翻译我套用老板嘚话，说机器翻译是自然语言处理皇冠上的明珠如果预训练的语言模型能帮助机器翻译就厉害了。不过就目前来看大家还没摸准怎么弄

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通过BERT模型，吴俣有三个认识：

1、Jacob在细节上是一等一的高手

这个模型的双向和Elmo不一样大部分囚对论文作者之一Jacob的双向在novelty上的contribution 的大小有误解，我觉得这个细节可能是他比Elmo显著提升的原因Elmo是拼一个左到右和一个右到左，他这个是训練中直接开一个窗口用了个有顺序的cbow。

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