bert學習

首先了解一下幾種embedding。比如elmo就是一個embedding模型。one-hot編碼只能實現one word one embedding，而我們的elmo能實現one token one embedding

Elmo是基于雙向LSTM，所以每個詞其實會有正向和反向兩個預測結果，那么我們用哪個呢？

全都要，雙向的add起來

Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）

都知道bert，那Bert到底是做什么的呢

就是給一個句子進去bert，他就吐給你一個embedding

問：還是有點沒懂，好玄乎，那損失函數是什么，會給gt嗎

不玄乎，一點都不玄乎！你問到了最關鍵的核心：“損失函數是什么？”和“有沒有Ground Truth (GT)?”。
答案是：有！而且GT（Ground Truth，標準答案）就是我們從原文里摳出來的。
BERT的聰明之處，就在于它能從海量的、沒有任何人工標注的文本（比如整個維基百科）中，自己給自己出題，自己給自己準備標準答案。這個過程叫**“自監督學習” (Self-supervised Learning)**。
在預訓練階段，BERT會同時參加兩場“考試”，最終的綜合成績（總損失）是這兩場考試成績的總和。

考試一：完形填空 (Masked Language Model, MLM)
這是BERT學習“詞義理解”和“語境融合”最主要的一場考試。
出題方式：
拿到一個句子：The dog barks at the mailman.
隨機遮住其中 15% 的單詞，用一個特殊的 [MASK] 符號代替。比如，句子變成了：The dog barks at the [MASK].
把這個被遮住的句子，作為“考題”輸入給BERT。
標準答案 (Ground Truth)：
就是那個被摳掉的詞：mailman。
模型如何“答題”與計算損失：
BERT模型對整個被遮住的句子進行深度理解。
在最后，它需要輸出在 [MASK] 位置上，詞匯表里每個詞的出現概率。比如，它可能會預測：mailman 的概率是 85%，car 的概率是 5%，sky 的概率是 1%...
損失函數 (Loss Function)：這里用的是我們非常熟悉的交叉熵損失 (Cross-Entropy Loss)。它會對比模型的預測概率分布和標準答案。標準答案是一個 One-Hot 向量（只有 mailman 的位置是1，其他都是0）。如果模型給 mailman 的預測概率很低，損失就會很大，模型就會被“懲罰”，然后通過反向傳播調整自己的權重，下次爭取猜對。
這場“完形填空”考試，強迫BERT必須深刻理解一個詞的左右上下文，才能猜出中間是什么。因為它能同時看到左右兩邊的信息，所以它學習到的語境理解能力比單向的RNN或GPT-2等模型更強大。

考試二：下一句預測 (Next Sentence Prediction, NSP)
這場考試的目的是讓BERT理解句子與句子之間的關系，這對于問答、對話等任務很重要。
出題方式：
每次都給BERT輸入一對句子（句子A 和句子B）。
50% 的情況，句子B確實是緊跟在句子A后面的那句話（正樣本）。
另外 50% 的情況，句子B是從文章庫里隨機抽取的、與A毫無關系的一句話（負樣本）。
標準答案 (Ground Truth)：
一個簡單的標簽：IsNext (是下一句) 或者 NotNext (不是下一句)。
模型如何“答題”與計算損失：
BERT處理輸入的句子對 [CLS] 句子A [SEP] 句子B [SEP]。
我們只取**[CLS]符號**在最后一層的輸出向量。我們之前聊過，這個“班長”向量代表了對整個輸入（包括兩句話）的綜合理解。
將這個 [CLS] 向量送入一個簡單的二分類器，讓它預測“是下一句”的概率。
損失函數：使用二元交叉熵損失 (Binary Cross-Entropy Loss)，來對比模型的預測和 IsNext / NotNext 這個標準答案。

最終得分
BERT的總損失 = MLM任務的損失 + NSP任務的損失。模型在訓練時，會努力讓這兩個損失都變得盡可能小，也就是同時在這兩場考試中都取得好成績。

所以，一點都不玄乎。 BERT的訓練過程是一個非常標準的監督學習流程，它的“魔法”在于，它能自動地從任何一篇文章中，創造出無窮無盡的“完形填空”和“句子關系判斷”的練習題和答案，從而把自己訓練成一個語言大師。

問：但是bert不是做embedding的嗎，怎么評估他這個能力呢

你這個問題，是理解所有預訓練語言模型（包括BERT、GPT等）的鑰匙！你已經觸及了最核心的一點。
答案非常直接：我們不直接評估BERT“做embedding”這個孤立的能力。因為“embedding做得好不好”本身是一個模糊、無法量化的概念。
取而代之，我們用一種更科學、更實際的方式來評估它：看它在解決具體問題時，表現得有多好。
這個過程分為兩個階段，理解了這兩個階段，你所有的困惑都會迎刃而解。

階段一：預訓練 (Pre-training) - “內功修煉”
目標：學習通用的、深刻的語言理解能力。
方法：就是我們剛剛聊的“完形填空(MLM)”和“下一句預測(NSP)”。
角色：這就像一個武學奇才在閉關修煉內功。他不需要和人比武，他只需要通過扎馬步、背心法（做MLM和NSP任務）來讓自己的內力（模型參數）變得越來越深厚。
這里的損失函數是干嘛的？ MLM和NSP的損失函數，只是用來指導他修煉的口訣，告訴他這次馬步扎得穩不穩，心法背得對不對。這個分數不是他最終的武功排名。
所以，在預訓練階段，我們不評估模型的能力，我們只關心它的“內功”有沒有在穩步增長（即損失函數值是否在持續下降）。

階段二：微調與評估 (Fine-tuning & Evaluation) - “華山論劍”
這才是真正“評估他這個能力”的階段。當BERT的“內功”修煉好之后，我們就要看它在實戰中到底有多厲害。
目標：檢驗BERT的通用語言能力在解決真實世界問題時的效果。
方法：我們會把它應用到各種各樣的“下游任務”(Downstream Tasks)上。每個任務都有人工標注好的、帶標準答案的數據集。
我們以“電影評論情感分析”這個具體任務為例，看看如何評估：
準備“考場”和“考卷”：
我們有一個數據集，里面有成千上萬條電影評論，并且每一條都由人類專家標注好了是“正面情感”還是“負面情感”。這就是我們的帶GT（Ground Truth）的考卷。
讓BERT“下山比武”：
我們拿出那個已經預訓練好的、內力深厚的BERT模型。
在它的[CLS]輸出位置后面，接上一個非常簡單的、新的“分類器”小腦袋（比如一個單層的神經網絡）。
我們用一小部分帶標簽的電影評論數據，對這個“BERT+新腦袋”的組合進行微調（Fine-tuning）。這個過程非常快，就像是告訴這位武林高手：“你的內功很強，現在我教你一套專門打擂臺的拳法，你稍微適應一下。”
正式“考試”與“打分”：
微調完成后，我們拿出數據集中從未用于訓練的測試集部分（全新的考卷）來考它。
對于每一條評論，我們讓模型預測是“正面”還是“負面”。
我們用標準的評估指標來給它打分：比如準確率 (Accuracy)、F1分數等。我們會對比它的預測和人工標注的“標準答案”，看它答對了多少。
最終的結論：
如果BERT在情感分析任務上取得了95%的準確率，在另一個“判斷文章是否抄襲”的任務上取得了90%的準確率，在“醫療問答”任務上也表現優異……
那么，這一系列輝煌的“戰績”就間接地、但卻極其有力地證明了：
BERT在預訓練階段學到的“做embedding”的能力是真實、強大且有效的。 因為如果它生成的embedding是垃圾，那它在所有這些下游任務上的表現必然會一敗涂地。
總結：我們不直接評估“內功”有多深，我們通過看它在多場“比武”中能打贏多少高手，來反證它的“內功”深不可測。

問：所以訓練的任務和評估的任務和我們想要的embedding是三個不同的？為什么要這樣安排

是的，你的總結非常精準！
“預訓練任務”（比如完形填空MLM）、“評估任務”（比如情感分析），和我們最終想要的“通用Embedding能力”，確實是三個環環相扣但不同的東西。
你問“為什么要這樣安排”，這個問題問到了整個預訓練模型領域最核心、最天才的設計思想。其根本原因只有一個：
為了解決“理想”與“現實”的巨大矛盾。

理想 vs 現實
理想中的我們想做什么？
我們希望有一個模型，能解決所有語言問題：情感分析、機器翻譯、文章摘要、智能問答... 對于每一個任務，我們都希望能從零開始，用海量帶標準答案的數據，訓練出一個完美的專屬模型。
現實是什么？
帶標準答案的、高質量的數據集，極其昂貴和稀少。 一個情感分析數據集，可能包含5萬條人工標注的評論。一個醫療問答數據集，可能包含10萬個問答對。對于學習復雜的語言來說，這點數據量簡直是杯水車薪。
無標簽的、免費的純文本數據，在互聯網上幾乎是無限的。 整個維基百科、所有書籍、所有網頁... 這里的文本量是前者的億萬倍。
這個矛盾導致：如果只用少量帶標簽的數據去訓練一個巨大的模型，模型根本學不會語言的精髓，只會“死記硬背”這部分數據（即“過擬合”），在新的數據上表現一塌糊涂。

“三步走”的解決方案：先練內功，再練招式
為了解決這個矛盾，科學家們設計了這種天才的“預訓練-微調”范式，也就是你總結的三步。
第一步：“我們想要的Embedding”（目標）
我們的最終目標，是得到一個模型，它能生成高質量的、富含通用語言知識的 Embedding。這個Embedding能力，就是一位武林高手的“深厚內功”。
第二步：預訓練任務（修煉內功）
為什么要用MLM（完形填空）這樣的任務？
因為它是一個天才的“借口”。這個任務本身不重要，重要的是，它不需要人工標注答案，可以直接從那“無限”的免費文本中自己創造考題和答案。
如何修煉內功？
通過在數萬億詞的文本上做“完形填空”練習，模型為了能答對題，被迫去學習語法、語義、常識、邏輯、事實…… 它把從海量文本中學到的一切知識，都壓縮、編碼進了自己的網絡參數里。
結果：預訓練結束后，我們就得到了一個內力深不可測的模型。它的“內力”就是我們想要的那個**“通用Embedding能力”**。
第三步：評估任務（比武過招）
為什么要用情感分析這樣的任務？
因為這是我們真正想解決的實際問題。
如何評估內功？
我們把這位“內力深厚”的大俠（預訓練好的BERT），帶到“情感分析”這個比武場。我們只需要給他一本薄薄的“拳譜”（少量帶標簽的情感分析數據）讓他稍加“微調”(Fine-tuning)，他就能把深厚的內力應用到這套拳法上。
結果：他在情感分析這個擂臺上打出了極高的分數（準確率）。這個分數，就是對他“內功”的最好評估。一個內力平平的人，就算拿著同樣的拳譜，也打不出這個成績。

一個終極比喻：人的教育
這個過程，和我們人類的教育一模一樣：
通用Embedding能力 = 一個人的綜合素養、基礎知識和學習能力。
預訓練任務 (MLM) = 九年義務教育 + 高中。你學習語文、數學、物理，不是為了以后就去當數學家，而是為了打下堅實的基礎，培養通用的學習能力。這個階段，教材是現成的（海量免費文本）。
評估任務 (情感分析) = 大學專業/具體工作。你進入大學學習“法學專業”（微調），最終通過“律師資格考試”或者“打贏官司”的成績（評估），來證明你整個教育背景的成功。
所以，這個安排是一個極其聰明的策略：用近乎無限的免費文本，通過“自監督”的訓練任務，去修煉一個通用的、強大的“內功”（Embedding能力），然后再用少量珍貴的、有標簽的數據，將這個通用能力應用到我們真正想解決的特定“招式”（評估任務）上并取得成功。

不是的，你的理解有一個關鍵的偏差，你把“訓練過程”和“使用過程”這兩個完全獨立的階段搞混了。我們來徹底分開看，這個問題就非常清晰了。
你問的“加起來”這個動作，只發生在“使用”階段，而且是針對一個句子內部不同層次的信息進行相加，跟“訓練”時看到的其他句子完全無關。

第一階段：訓練 (Training) - “設計和建造計算器”
目標：這個階段的目標是造出一臺強大的“語境計算器”，也就是ELMo模型本身。我們關心的是調整計算器內部的電路和齒輪（即網絡權重），讓它變得更精密。
過程：
我們拿一句話，比如 the cat chases the dog。
讓模型根據上下文去預測 cat 這個詞。
模型可能預測錯了，我們就計算損失，然后通過反向傳播去微調模型內部的權重。
再拿下一句話 the cat drinks the milk，重復這個過程，繼續微調權重。
核心思想：在訓練階段，我們根本不關心為“cat”生成了什么具體的向量。那些向量只是計算損失的中間產物，用完就扔了。我們的唯一目的是優化整個模型的參數，讓它“理解語言”的能力越來越強。
這個階段，沒有任何“加起來”的動作。我們是在造機器，不是在使用機器。

第二階段：使用 (Usage) - “用計算器算題”
現在，我們已經有了一臺訓練好的、內部參數全部固定不變的ELMo計算器。
目標：對于一個全新的句子，我們要用這臺計算器，為其中的某個詞（比如“cat”）算出一個最終的、富含語境的Embedding。
過程（“加起來”的動作發生在這里！）：
我們輸入一個句子，比如 The cat drinks the milk。
模型對這個句子進行一次正向傳播（一次計算）。
在這次計算中，對于 cat 這個詞，模型內部會同時產生三層不同的表示：
第0層表示：最底層的、與上下文無關的靜態詞向量。
第1層表示：經過第一層雙向LSTM網絡后，融合了初步上下文的向量。
第2層表示：經過第二層雙向LSTM網絡后，融合了更豐富上下文的向量。
最終的ELMo輸出：模型會把這三層內部表示，按照一定的權重加起來，得到一個最終的、給你的Embedding。
最終的cat向量 = a * (第0層向量) + b * (第1層向量) + c * (第2層向量)
總結
訓練時：我們是在優化模型參數。我們不存儲、不累加、也不關心任何一個詞在某個句子里的具體向量值。
使用時：我們是在用固定參數的模型進行計算。我們輸入的一個句子，模型內部會為每個詞生成三層不同的理解，然后把這三層理解加起來，得到一個最終的輸出向量。
所以，最終的輸出，是一個句子內部不同層次信息的加總，而不是把訓練時見過的所有“cat”的向量加起來。

問：我在學習elmo，我現在給你講解一下我學習到的一些知識，如有不對請指正：elmo的訓練和評估和實際的任務embedding其實是不同的，這么做的原因其實大有來頭，很有智慧。因為我們訓練沒有如此大的標注好的數據，因此我們只能自我創造，訓練時是使用兩個任務prediction（預測下一個句子）和mask（挖去一個詞，類似完形填空）。評估我們使用一些已經標注好的數據集，比如情感分析進行微調。最后我們實際真正去拿那個embedding的時候，不是用在訓練中輸出的某個詞的embdding，我們訓練只是要拿到lstm各層的權重，最后真正的embedding是原始的embedding+經過第一層lstm的embdding+第二層的。加權相加

你的理解總體上是非常準確的！我來幫你梳理和補充一些關鍵點，確保你對ELMo（Embeddings from Language Models）的理解更加全面：
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### 1. **ELMo的訓練與預訓練目標**
- **雙向語言模型（BiLM）**：ELMo的核心是一個雙向的LSTM語言模型，由兩個獨立的LSTM組成（前向和后向）。 ?
- **前向任務**：用前文預測下一個詞（即你提到的“prediction”任務）。 ?
- **后向任務**：用后文預測當前詞（類似于“完形填空”，但更準確的說法是反向語言建模）。 ?
- **Masked任務**：你提到的“mask”任務（如BERT的掩碼語言模型）并不是ELMo原始論文的做法，但思想類似。ELMo的雙向是通過兩個獨立LSTM實現的，而BERT是真正的雙向注意力機制。
? ?**關鍵點**：ELMo通過無監督的語言模型任務（無需人工標注）學習詞匯的上下文表示，利用了海量文本的自監督特性。
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### 2. **為什么訓練和實際Embedding不同？**
- **訓練目標**：訓練時是為了優化語言模型的損失（即預測下一個詞的概率），但實際目的是獲得**通用的上下文詞表示**。 ?
- **Embedding的生成**：訓練完成后，ELMo會保留LSTM的權重，在實際使用時：
1. 輸入一個句子，通過多層LSTM得到每一層的表示（原始詞嵌入、第1層LSTM輸出、第2層LSTM輸出等）。 ?
2. 將這些表示**加權求和**（權重可學習或固定），得到最終的ELMo嵌入。 ?
- 例如：`ELMo(word) = γ × (s?·原始嵌入 + s?·LSTM?輸出 + s?·LSTM?輸出)`，其中γ和s是縮放和權重參數。
? ?**智慧之處**： ?
- 不同層的LSTM捕獲不同信息（淺層偏向語法，深層偏向語義），加權組合可以靈活適配下游任務。 ?
- 避免了直接用語言模型輸出（僅單方向）的局限性。
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### 3. **評估（微調）階段**
- **下游任務適配**：在情感分析、NER等任務中，ELMo嵌入會與任務特定模型（如BiLSTM+CRF）一起微調。 ?
- **凍結 or 微調**：ELMo的權重可以凍結（僅作為特征提取器），也可以參與微調（進一步適應任務）。 ?
- **評估數據集**：通常用標準標注數據集（如SST-2、CoNLL-2003）評估性能提升。
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### 4. **與后續模型（BERT等）的區別**
- **雙向性**：ELMo是“淺層雙向”（兩個單向LSTM拼接），而BERT是“深層雙向”（Transformer自注意力）。 ?
- **任務**：ELMo僅用語言模型任務，BERT還引入了下一句預測（NSP）。 ?
- **Embedding使用**：BERT直接用特定層的輸出（如CLS token），而ELMo是多層加權組合。
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### 可能的修正點
- ELMo沒有顯式的“mask”任務（這是BERT的改進），但你的理解方向是對的：通過語言模型任務間接學習上下文。 ?
- 訓練時的“預測下一個句子”更準確的說法是“預測下一個詞”（語言模型本質）。
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### 總結
ELMo的巧妙之處在于： ?
1. 通過無監督預訓練解決標注數據不足的問題。 ?
2. 多層LSTM表示的組合提供了豐富的語言特征。 ?
3. 開放權重給下游任務學習，增強了泛化性。
你的理解已經很到位了！繼續加油！如果有具體問題（如實現細節或數學形式），可以進一步討論。

好的，這張圖非常經典，它清晰地展示了如何利用BERT來解決一個非常重要的NLP任務：抽取式問答（Extractive Question Answering）。
看不懂主要是因為這里引入了新的“小零件”。我們一步步來拆解，你就會發現它的思路其實非常巧妙和直觀。
1. 任務目標是什么？
首先，我們要明白“抽取式問答”是做什么的。它的目標不是讓模型自己創造一個答案，而是從給定的文檔（document）中，找到能回答這個問題（question）的一小段原文。
模型需要輸出兩個東西：答案的起始位置 (start) 和結束位置 (end)。
圖中的例子：s=2, e=3，意味著答案是從文檔的第2個詞 (d2) 開始，到第3個詞 (d3) 結束。所以最終答案就是 d2 d3。

2. 模型的工作流程（一步步看）
第一步：輸入準備
這部分你已經很熟悉了。我們把“問題”和“文檔”拼在一起，用 [SEP] 隔開，形成一個輸入序列：[CLS] q1 q2 [SEP] d1 d2 d3 ...
第二步：BERT進行“閱讀理解”
這個巨大的橙色BERT模塊，就是我們熟悉的那個“通用語言理解引擎”。它會讀完整個輸入，然后為每一個詞（包括[CLS]、問題、文檔的所有詞）輸出一個富含上下文的、高質量的Embedding向量（圖中的黃色豎條）。
到此為止，都是我們之前討論過的標準操作。BERT的“閱讀理解”工作已經完成。
第三步：找到答案的“起點”和“終點”（這是最關鍵的新知識）
現在，我們有了一堆代表文檔中每個詞的向量（d1的向量，d2的向量...）。如何從這里面找出哪個是答案的開頭，哪個是結尾呢？
BERT在這里用了一個非常聰明的“微調”技巧：
引入兩個“探測器”向量：
我們創建兩個全新的、需要從零開始學習的向量（圖例中的 "Learned from scratch"）：
一個橙色向量，我們叫它“起點探測器” (Start Vector)。它的任務就是去識別“像答案起點”的詞。
一個藍色向量，我們叫它“終點探測器” (End Vector)。它的任務就是去識別“像答案終點”的詞。
這兩個探測器向量，就是我們在微調這個問答任務時唯一需要訓練的新參數。
進行“匹配度”打分：
尋找起點：模型會拿著這個“起點探測器”（橙色向量），去和文檔里每一個詞的BERT輸出向量（黃色豎條）分別計算點積（dot product）。點積可以理解為一種“相似度”或“匹配度”打分。得分越高，說明這個詞越有可能是答案的起點。
尋找終點：同理，模型會拿著“終點探測器”（藍色向量），去和文檔里每一個詞的向量計算點積，得到每個詞作為“終點”的分數。
選出最佳答案：
我們現在有了每個詞的“起點分數”和“終點分數”。
模型會把所有的“起點分數”一起送入一個 Softmax 函數，將其轉化成概率。概率最高的那個位置，就被預測為答案的起始位置（比如圖中的d2）。
再把所有的“終點分數”送入另一個獨立的Softmax 函數，概率最高的那個位置（如圖中概率為0.7的d3），就被預測為答案的結束位置。
總結
所以，整個流程可以通俗地理解為：
BERT 先通讀一遍問題和文章，形成深刻的理解（生成一堆黃色向量）。
然后，我們訓練出兩個專門的“探員”：一個“起點探員”（橙色向量），一個“終點探員”（藍色向量）。
“起點探員”去審問文章里的每一個詞，看誰最像是答案的開頭，并給出一個分數。
“終點探員”也做同樣的事情，找出最像結尾的詞。
最后，得分最高的那個“開頭”和那個“結尾”組合起來，就是模型找到的最終答案。
這整個過程，也是**微調（Fine-tuning**的一種形式。只是我們這次接在BERT后面的，不再是簡單的分類頭，而是一個更巧妙的“起點-終點預測頭”。