[人工智能]BERT和ViT简介

BERT和ViT简介

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一个语言模型；而VIT(Vision Transformer)是一个视觉模型。两者都使用了Transformer的编码器：

BERT

BERT输入文本的词向量，输出文本的语义表示。预训练的BERT可以用于各种语言处理任务。

BERT的预训练：

（1）任务1：Masked Language Model（MLM）

• 内容：句子填空。

• 目的：训练模型对句子的深层双向表示，即既可从左到右推断句子中的词也可以从右到左推断。

• 方法：

对一个句子随机用掩码[MASK]挖空。

然后将句子输入BERT得到其表示：

最后将[MASK]对应的表示输入一个多类别线性分类器预测填空：

（2）任务2： Next Sentence Prediction (NSP)

• 内容： 判断两个句子是否连接在一起。

• 目的： 训练模型理解句子之间的关系。

• 方法：
  

不同的句子（例如“醒醒吧”和“你没有妹妹”）用[SEP]标志符隔开，与[CLS]一起输入BERT。 [CLS]对应的表示会输入一个二分类器，判断两个句子是否是连接在一起的。注意，BERT内部是多头自注意力，[CLS]可以放在句子任意位置，最终都能获得其他输入的信息。

使用预训练的BERT：

（1）输入一个句子，输出类别：

其中线性分类器(Linear Classifier)是从头开始训练的，而BERT微调（Fine-tune）参数。

（2）输入一个句子，对句子中的每个词汇进行分类（例如动词、名词、代词等等）。

同理，其中线性分类器是从头开始训练的，而BERT微调（Fine-tune）参数。

（3）输入两个句子，输出一个类别（例如，判断两个句子是否有指定的某种关系）。

（4）阅读理解：输入文章（Document）和一些问题（Query），输出问题的回答。

输出$(s,e)$表示文章中第$s$个词和（包括）第$e$个词之间的内容。例如：

使用两个可训练参数向量分别与document对应的表示做点乘，然后经过Softmax选择最高概率的位置。

起始位置（橙色参数向量）	结束位置 （蓝色参数向量）

ViT

VIT与BERT一样，也使用了Transformer的编码器，但因为它处理的是图像数据，所以在输入部分需要对图像做一些特殊处理：VIT将输入的图片分块并向量化，从而可以使用与词向量相同的编码模型。

(1) 把图像分成序列的小块（patch），每个小块相当于句子的一个词。

（2）将小块拉平（flatten）成一个向量并使用线性变换矩阵对其进行线性映射。

（3）与上文BERT的[CLS]一样，VIT也添加了这样一个类别向量：*。然后为每个向量添加位置信息。

（4）输入Transformer 编码器

（5）最后是分类，与BERT同理。

注意，VIT的预训练任务也是分类。

[1] 机器学习，李宏毅 ，http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html

[2] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding h ttps://arxiv.org/pdf/1810.04805v2.pdf

[3] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS：TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE https://arxiv.org/abs/2010.11929