[人工智能]BERT基本原理是什么？

最近面试经常会被面试官问起，谈谈你对BERT的理解？你了解BERT吗？简单介绍一下BERT吧。虽然自己大概理解BERT的原理，但是表达的时候思路不够清晰 ，给面试官的感觉是似懂非懂，借此机会，想梳理一下应该怎么去表达，思路更清晰一些。大概的框架是：模型来源（提出背景）+名词解释+核心内容+模型效果+与之前模型的对比。

BERT来源于Google的一篇名叫“pre-train of deep bidirectional transformer for langgue understanding”的论文，BERT是“Bidirectional Encoder Representation from Transformer”的缩写，整体是一个自编码语言模型（Auto Encoder LM），并且设计了两个预训练任务来训练该模型。两个预训练的模型分别是：

1.遮罩语言模型（MASK LM），简单来说就是输入一个序列，并随机MASK掉其中一部分token，然后让模型根据所给的标签去学习这些地方应该填入的词。

2.下一个句子的预测（Next sentence predict），在双向语言模型的基础上，加上了句子级别连续性预测任务，即输入BERT两个句子（两段文本），让模型去预测这两个句子是否是上下句的关系，引入这个任务是为了更好地让模型去学习文本片段关系。

最后BERT的实验结果表明了模型的有效性，在11个NLP任务中取得了sota的结果。

与RNN，LSTM相比，BERT可以做到并发，同时还提取词语在句子中的关系，并且能在多个不同的层次提取关系特征，进而更能全面反映句子语义。相比word2vect，bert能够根据上下文的信息获取词义，从而避免歧义。同时缺点也很明显。模型太大，参数太多，少量数据训练，容易过拟合。

参考文献

1.关于BERT，面试官们都怎么问