最近承接了项目要复现tiny_Bert。所以在这里用文章记录自己学到的。这篇文章是前置，主要介绍bert原理。 下一篇文章介绍tinybert的原理和训练

模型介绍：

BERT概述：

    如果要介绍tinyBERT，首先我们需要了解BERT模型。（了解BERT模型之前，希望你对Transformer结构已经有了基本的了解。bert：https://arxiv.org/abs/1810.04805。Transformer： Attention is All you Need）。 简单的介绍一下，Transformer的结构分为编码器和解码器，编码器可以把文字编码成高纬度的特征，而解码器可以用这些特征去完成相应任务，比如生成翻译。Transformer是如此的强大，以至于nlp届的两大巨头其实都是由他的一部分改变而来，如下图。GPT取用的是Transformer的解码器部分，而BERT取的是Transformer的编码器，因此Bert的作用，大家可以理解为一个编码器,将输入编码为高维的特征。

  在CV领域，在imagenet上训练一个编码器，迁移到其他任务，已经是惯用手段了。 而在BERT以前，NLP领域使用预训练技术的并不多。BERT为无标注的文本设计了两个自监督预训练任务，第一个是MLM（Masked Language Model）任务： 遮盖掉句子中一定比例的单词，使用剩余单词来预测被遮盖的词。 第二个是NSP（Next Sentence Prediction）任务：预测输入的两个句子是否是上下文关系。这样，无需标注即可在海量文本数据上进行预训练，得到一个效果十分良好的编码器，然后使用此编码器在其他文本任务上进行微调。BERT所建立的预训练加微调的模式在后续的NLP网络中得到了广泛的应用。

BERT结构

在这里介绍bert的基本结构，会涉及代码里的一些参数。一句文本，进入BERT后，首先经过编码层：被分词，然后分别编码。之后编码后的特征会进入BERT自注意力模块中进行提取，最后得到深度特征。下面详细介绍这个步骤。

嵌入层（embedding layer）：

 BERT源自Transformer，他们的嵌入层也是很相似的。上图是Transformer的嵌入层，我们可以看到，当一个分词变为输入时，首先要经过词嵌入（Embedding），变为长度为hidden_size的向量（图中为6，实际一般很长），字所在的位置也要进行嵌入。两个嵌入向量直接数值相加，我们就得到了嵌入层的输出。
   
   下图则是BERT的嵌入层，它的输出来源于三个嵌入向量相加。我们可以看到有两个区别。1：增加了句子嵌入（segment Embeddings），因为BERT的输入是两个句子，因此要在这里用句子嵌入值标识出是哪一句。2：出现了字符token，如E[cls],E[sep]。CLStoken一般用来统计全局的信息，最后可以用此token的特征进行下游分类任务。SEPtoken则表示句子的分割和中止。  其实还存在着第三个区别：Transformer的位置嵌入是固定的，也就是公式算出的值，而BERT的位置嵌入则是模型训练得到的。（其他嵌入也都是训练得到）。

   

 一层bert：

 

    首先需要知道的是，每个BERT layer ，都是不改变特征的维度的（如上图）。由于输入和输出维度一直相同，因此可以堆叠无数层，一直往上叠下去（然后带来极大的运算开销）。对于BERT的base模型，是堆叠了12层，而large模型 堆叠了24层。

   而一个BERT layer 是由 多头自注意力层和MLP组成的。先介绍自注意力层。

 自注意力层，有时候写作Transformer blocks，是进行特征交互，提取的关键部分。这一部分，李宏毅老师是讲的非常好的。如下。

第四节 2021 - 自注意力机制(Self-attention)(上)_哔哩哔哩_bilibili

 当然我也会文字介绍。

  因为每层都是相同的，所以我们只看一层。如下图所示。 图中的a1，a2与上图是对应的，指的就是一个token的特征。每一个token，都会分别经过三个不同的线性映射（也就是三个全连接），得到query,key和value(q,k,v)。然后对于每一个token，它的q会与其他token的k相乘得到一个权重，它的 v 按照这些权重加起来，就得到了这个token的输出。

     不得不提到的是，多头注意力机制。通过上图，我们了解到了注意力机制是如何工作的，那么多头注意力机制其实非常简单。 举例说明：如下图。 一个长为6的特征转换为Q,K,V后，  长为6的Q,K,V 被分到3个注意力头中。每个头中，仅需长度为6/3=2的特征计算自注意力，最后得到3个长度为2的特征，再拼在一起就得到了输出。维度和输入相同，每一个token都这样操作，因此能保证输入输出的维度不变。

而后面的mlp层是两次线性映射，首先通过一个全连接从长度L的向量变为 L*ratio，然后再通过一个全连接从L*ratio 到L，

 对于一个BERT-base模型，他的特征长度L为768，注意力头的个数为12.这样每个头计算的特征长度就为64. 而ratio值为4.也就是先从768到3072，再从3072到768.而他的输入token数量，最大为512。

输出层

        输出前面已经提到了，与输入是一样的。 如输入是 512*768 那么输出依然是512*768（512个token，768的特征长度）。你可以认为输入和输出是一一对应的，也可以认为他们并不对应。BERT的工作其实到这里就结束了，我们要得到的就是一个编码器而已。 对于预训练任务，其实也表示了bert完成生成和分类两个下游任务的一般方式。 MLM任务： 可以取遮盖token对应的输出token的特征，通过一个分类，得到输出的词，这样可以做生成任务（但BERT很少直接用于生成任务）。SEP任务： 取第一个token的特征，也就是CLStoken 进行二分类。

        当然你也可以采取平均池化等方式得到输出的特征。

至此，你知道了BERT的运转流程。比如你想拿bert做一个下游的分类任务，你就可以把文字输入到bert中去，得到特征，用这个特征做个分类就行。easy！