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CVer从0入门NLP（三）---------GPT、BERT模型

写在前面

Hello，大家好，我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽

在上一节中，我为大家介绍了LSTM、ELMO和Transformer模型，其实全都是为今天的内容做准备的，所以说，阅读此篇之前强烈建议大家先看看上节的内容，链接如下：

CVer从0入门NLP（二）---------LSTM、ELMO、Transformer模型🍁🍁🍁

本节将为大家带来大名鼎鼎的GPT和BERT，话不多说，让我们一起走进GPT和BERT的世界。🚀🚀🚀

GPT

终于讲到GPT了，我想现在没有人对这玩意陌生的叭，随着22年底ChatGPT的一炮走红，震惊了全世界，可以说是颠覆式的研究成果了。那么GPT的底层原理到底是怎么样的呢？不用急，跟随我的步伐一步步的来学习。🥗🥗🥗

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ChatGPT并不是从0-1凭空出现的，而是经过不断的优化改进，最终实现出如此惊艳的效果。本节将为大家介绍初代GPT的结构，后续文章会陆续更新GPT系列的发展史，敬请期待。🍄🍄🍄

我们先来看看GPT的全称叫什么，即"Generative Pre-Training"，翻译即生成式的预训练。我们来解释一下这个名称"生成式的预训练"，所谓生成式，表示该模型可以用于文本生成任务；而预训练则表示该模型先通过大规模的文本数据集进行训练，然后再用于下游任务。【这个和计算机视觉中的预训练含义是一样的】🍭🍭🍭

上文说到，GPT采用了预训练的方式来训练模型，其主要有两个阶段，如下：

阶段一：利用语言模型进行预训练
阶段二：通过Fine-tuning对下游任务进行微调

下图展示了GPT预训练的过程，我们一起来看看：

从上图中我们可以发现GPT的结构是这样的，如下：

大家有没有发现这个结构是和前文所述的ELMO模型非常类似的，当然了，也有一些差异，如下：

特征提取器使用的不是LSTM，而是特征提取能力更强的Transformer。【自GPT之后，几乎所有模型都开始使用Transformer架构来进行特征提取】
GPT的预训练任务任然是语言模型，但是采用的是单向的语言模型。

大家听了以上两点，可能懂了一点，但也没完全懂，下面我将针对这两点做一个更细致的解释。

点1 ：这里使用了Transformer架构，他的具体结构是什么样的呢？我们先来说结论：**GPT中的Transformer结构就是把Encoder中的Multi-Head Attention替换成了Masked Multi-Head Attention。**如下图所示：

看到上文的话不知道大家能否理解，我觉得你要是熟悉Transformer结构应该就能够理解了，Transformer结构主体由一个Encoder结构和一个Decoder结构构成，Encoder结构中使用了Multi-Head Attention，而Decoder中使用了Masked Multi-Head Attention。这里具体细节我就不说了，不清楚的可以去看我关于Transformer的博客介绍。我也贴一张Transformerd的结构图，方便大家对比，如下：

大家注意一下我说的是GPT中的Transformer结构就是把Encoder中的Multi-Head Attention替换成了Masked Multi-Head Attention。，大家可以对比一下结构，看看我的表述是否正确。网上也有一些说法说是GPT中的Transformer结构就是Transformer中的Decoder结构，其实还是存在一些问题的，因为Decoder结构中采用了两个连续的Masked Multi-Head Attention+LN结构，而GPT的Transformer中只使用了一个。【大家这里注意一下就好，在一些博客和平时交流中知道这么一回事就行，在后文我也会采取GPT采用的是Transformer中Decoder的说法，因为字少哈哈哈。🍄🍄🍄】

大家可能还注意到在GPT的Transformer结构中还有一个12×的字眼，其表示这个结构重复12次。

为了大家能更深入了解GPT的Transformer结构，可以看一下如下代码：
python 复制代码
from .attention import tf, MultiHeadAttention

class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer):

    def __init__(self, embedding_dimension, num_heads, feed_forward_dimension, dropout_rate=0.1):
        super(TransformerBlock, self).__init__()

        self.attention = MultiHeadAttention(embedding_dimension, num_heads)
        self.feed_forward_network = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(feed_forward_dimension, activation='relu'),
            tf.keras.layers.Dense(embedding_dimension)
        ])
        self.layer_normalization = [
            tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6),
            tf.keras.layers.LayerNormalization(epsilon=1e-6)
        ]
        self.dropout = [
            tf.keras.layers.Dropout(rate=dropout_rate),
            tf.keras.layers.Dropout(rate=dropout_rate)
        ]

    def call(self, inputs):
        attention_output = self.dropout[0](self.attention(inputs))
        residual_output = self.layer_normalization[0](inputs + attention_output)
        feed_forward_output = self.dropout[1](self.feed_forward_network(residual_output))
        output = self.layer_normalization[1](residual_output + feed_forward_output)
        return output
大家可以阅读一下代码，看看是不是和我们上面所说的结构一致呢。需要注意的是上述代码家了一个Dropout结构，对整体的结构不影响。

点2：GPT采用的是单向的语言模型是什么意思？语言模型训练的任务目标是根据 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w i w_i </math>wi单词的上下文去正确预测单词 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w i w_{i} </math>wi ， <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w i w_{i} </math>wi之前的单词序列Context-before称为上文， <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w i w_{i} </math>wi之后的单词序列Context-after称为下文。再使用ELMO做语言模型训练的时候，预测单词 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> w i w_{i} </math>wi时同时考虑了该单词的上下文，而GPT只采用这个单词的上文来进行预测，抛弃了下文。为什么GPT看不到下文的信息呢，这就是因为GPT的Transformer结构使用了Masked Multi-Head Attention结构，其遮挡住了后面单词的信息，Multi-Head Attention和Masked Multi-Head Attention的区别如下：

上文为大家介绍的是模型的基本架构，当我们用此模型进行训练就完成了第一阶段的任务，即实现了模型的预训练，那么接下来如何进行第二阶段的任务------通过Fine-tuning对下游任务进行微调呢？如下图所示：

上图展示了下游任务如何进行微调。在ELMO模型中，其下游任务的网络结构是可以任意设计的，因为其用到的是ELMO模型训练出的词向量；而在GPT中，下游任务的网络结构可不能修改了，必须要和GPT预训练时保持一致，因为GPT在做下游任务时，下游任务的网络结构的初始化参数就是已经训练好的GPT网络的参数，这样你就可以利用预训练好的知识来应对你的下游任务了，相当于开局就送神装了，当你训练你的下游任务时，只需要进行微调就可以了。【这部分其实是很好理解的，就是计算机视觉任务中的迁移学习嘛🥗🥗🥗】

论文链接：GPT1🍁🍁🍁
本节就先为大家介绍到这里，后续会为大家介绍更多版本的GPT。🍄🍄🍄

BERT

这一节来为大家介绍大名鼎鼎的BERT了，我想任何一个NLPer都不会没有听过BERT的大名叭。BERT，其实他是美国少儿节目中的一个人名，他长这样：

所以大家在搜BERT时，可能会经常看到上图这样的一个封面，果然，起名字还是很重要的。说起名字，我们还是先看看BERT的全称叭------Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。🍚🍚🍚

从BERT的全称中我们可以看出什么？我觉得有以下两点是比较关键的：

Pre-training:说明BERT和GPT一样都是一个预训练的模型
Deep Bidirectional Transformers:说明BERT采用了一个双向的Transfomer结构

针对以上两点，第一点表明EBRT是一个预训练模型，也即分为预训练阶段+微调阶段，这和GPT的预训练是差不多的，后文我们在简单介绍下。我们主要来看看BERT的结构是怎么样的，如下：

不知道大家看到这个图有没有熟悉的感觉，要是有那就太好了，没有的话我们就一起来看看。我们上文已经为大家介绍了ELMO模型和GPT模型，下面我们将三个模型放一起看看三者的区别：

有没有发现他们三个实在是太像了，在上节介绍GPT时，我们说到，GPT和ELMO非常类似。今天这节的主角是BERT，那我们就来说说BERT和ELMO、GPT的区别和联系。

BERT和ELMO
- ELMO采用LSTM作为特征提取器，而BERT采用的是Transformer中的编码器结构。【这个可以从BERT的结构图可以看出，每一个Trm都是一个Transformer的编码器】🥗🥗🥗
- ELMO采用的是伪双向编码，即使用从左向右和从右向左的两个LSTM网络，它们分别独立训练，最好将训练好的两个方向的编码拼接。【有关ELMO的伪双向编码在ELMO模型那节有详细介绍】而BERT采用的是一个完全的双向编码，即完全可以看到某个单词的前后信息。
BERT和GPT
- GPT采用Transformer的解码器作为特征提取器。【这个在GPT小节提到说解码器有些不妥，大家注意一下就好】而BERT采用的是Transformer的编码器作为特征提取器。
- GPT采用的是单向编码，而BERT采用的是双向编码。

总的来说，BERT可以说是近年NLP邻域具有里程碑意义的模型，它借鉴了ELMO、GPT等模型的思想（借鉴了ELMO的双向编码、GPT的Transformer结构），是集大成者。

读到这里，不知道大家是否会存在一些疑惑，我列一些我能想到的，希望可以帮到大家。

什么是单向编码，什么是双向编码？

其实这个很好理解，单向编码就是只考虑一个方向的信息，而双向编码则会考虑两个方向即上下文的信息。我举个例子，对于这句话"今天天气很__，我要去踢足球"，现在要考虑在__填什么词。对于单向编码只会看到__前面的句子，即"今天天气很"，那么此时__填入的可能是"糟糕"、"不错"、"好"等等词；但是对于双向编码来说，它还可以看到后文"我要去踢足球"，那么__里的词应该是积极的，比如"不错"、"好"。从这里可以看出，其实双向编码对于句子的理解能力更好。🥂🥂🥂

为什么GPT要采用Transformer的解码器做特征提取，而BERT要采用Transformer的编码器做特征提取？

其实它们特征提取器的不同，是因为它们的任务和目标不同。对于GPT来说，其旨在生成自然语言文本，例如生成文章、回答问题、完成句子等。因此，它的任务是基于输入文本的信息生成下一个单词或一段文本。为了完成这一任务，GPT采用了Transformer架构的解码器部分，由于解码器中存在Musk Multi-Head Attention的缘故，使得GPT看不到未来的信息。对于BERT来说，其任务是预训练一个深度双向的语言表示，以便于各种自然语言处理任务的下游任务（如文本分类、命名实体识别、句子关系判断等）。BERT关注的是理解文本的含义和上下文，而不是生成文本。为了实现这一目标，BERT采用了Transformer架构的编码器部分。编码器通过双向处理输入文本，从而更好地理解单词的上下文关系和语境，而不受生成顺序的限制。

注：GPT和BERT也没有好坏之分，它们只是处理的任务和目标不同。但是显然GPT的任务其实更难一些，因为其只能看见现有信息，无法看到未来。现在随着ChatGPT的出现，就能发现当时OpenAI团队似乎就在下一盘大棋。

看到这里，我想你对BERT的结构已经比较清楚了，就是一个两层的双向Transformer Encoder嘛。下面我们一起来BERT是怎么进行训练的，当然了，BERT也是预训练模型，分为两个阶段进行训练：

阶段一：使用大规模无标签语料，训练BERT基础语言模型
阶段二：对下游任务进行微调

那么BERT是如何训练的呢，它其实实现了两个训练任务，分别是语言掩码模型（MLM）和下句预测（NSP），这也算是BERT的两个创新之处，我们分别来看一下：

语言掩码模型MLM

我们上文说到，BERT采用的是双向编码，之所以采用双向编码，是因为作者认为双向编码的性能、参数规模和效率更加优异。但是双向编码会存在see itself的问题呀，就是能看到参考答案。

注意：大家回顾一下我在介绍ELMO模型时，是不是也谈及了see itself问题呢？ELMO模型是怎么解决的呢？------其通过的是两个方向彼此独立训练两个LSTM模型后再拼接的方式，实际上是一种伪双向模型，从而避免了see itself的问题。但是BERT可没有采用这种伪双向的方式，而是直接使用Transformer Encoder做一个完全双向的模型，这就会导致BERT存在see itself的问题。🍚🍚🍚

大家不要问为什么作者不采用伪双向＋Transformer Decoder的结构，问就是效果没有完全双向的效果好。🥗🥗🥗

既然BERT存在see itself的问题，那么他是怎么做的呢？------答案就是MLM（Masked Language Model），什么是MLM呢，其实就是指在训练的时候随机从输入语料上Mask掉一些单词，然后通过的上下文预测该单词。大家有没有觉得非常像CBOW的思想，即完形填空。🍭🍭🍭

上述随机被Mask的单词被称为掩码词，在训练过程中，输入数据随机选择15%的词用于预测，即作为掩码词。但是这样的设计会存在一些问题，即在预训练和微调之间造成了不匹配，因为 [MASK] 标记在微调期间不会出现。

那么怎样缓解这样的弊端呢，BERT是这样做的：

对于随机选择的15%的掩码词再做以下调整
- 80%的词向量输入时被替换为
- 10%的词的词向量在输入时被替换为其他词的词向量
- 另外10%保持不动
论文中也给出了关于此的小例子，如下图所示：

这样做的好处是我告诉模型，句子可能是对的，也可能是错的，也可能是被Mask的，有的地方你需要预测，没有的地方你也需要判断是否正确，也就是说，模型需要预测所有位置的输出。🍦🍦🍦
下句预测（NSP）

NSP全称为"Next Sentence Prediction"，即下句预测，其任务是判断句子B是否是句子A的下文，如果是的话输出'IsNext'，否则输出'NotNext'。

为什么要做这个任务呢？因为在很多自然语言处理的下游任务中，如问答和自然语言推断，都基于两个句子做逻辑推理，而语言模型并不具备直接捕获句子之间的语义联系的能力，或者可以说成单词预测粒度的训练到不了句子关系这个层级，为了学会捕捉句子之间的语义联系，BERT 采用了下句预测（NSP ）作为无监督预训练的一部分。🍨🍨🍨

具体怎么做NSP任务呢？BERT 输入的语句将由两个句子构成，这两句是从预料中随机抽取的，其中：
- 50% 的概率将语义连贯的两个连续句子作为训练文本，符合IsNext关系
- 另外50%是第二个句子从语料库中随机选择出一个拼到第一个句子后面，它们的关系是NotNext
论文中也给出了相关的事例，如下图所示：

我对上图中的符合做一些解释：
- [CLS]：对于一个句子最前面的起始标识。【在CV中的VIT就有这个标识，不知道大家是否还记得，VIT就是借鉴了BERT。】
- [MASK]：这就是我们在MLM中所说的掩码标识符
- [SEP]：表示两个句子的分隔符
- ##：这个设计到BERT划分词的标准，其不是根据单词划分的，对于一些常见的词根会单独划分，这样会大大减少字典数量，##这个符合表示flight和less是一个单词。

其实到这里MLM和NSP就介绍完了，上面我们看到对于一句话有各种符号，那么我们的输入是如何设计的呢，这部分我们就来看看BERT对输入的处理，如下图所示：

从上图可以看出，对于Input中的每个词，都有三个Embedding，分别如下：

单词Embedding：这就是我们之前所说的词向量嘛，大家注意一下这里也要对标识符进行Embedding。
句子Embedding：用于区分两个句子，其只有两个值，0和1。0表示前一个句子，1 表示后一个句子。对于上图中的输入我们来看看其句子Embedding的表示，如下图所示：
位置信息Embedding：这个我就不多介绍了，在Transformer小节做了详细的介绍，不清楚的可以去看一下。但要注意的是在Transformer中我们的位置编码是使用三角函数表示，这里采用的是可学习的位置编码，关于可学习的位置编码，我在VIT有所介绍，不清楚的点击☞☞☞前去阅读。

上面介绍的是BERT的预训练过程，下面来说说下游任务微调部分，直接上论文的图，如下：

其实微调很简单，都是利用之前训练的BERT模型，这部分我不打算逐字介绍了，推荐大家去看李宏毅老师的这个视频：BERT下游任务改造

最后我们来看看BERT的效果怎么样，如下图所示：

不用我多说了叭，BERT确实厉害，但是其参数量是巨大的，普通人可跑不起来，接下来让我们来看看BERT的参数量。论文中给出了BERT的两种结构，分别是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> B R E T B A S E BRET_{BASE} </math>BRETBASE和 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> B E R T L A R G E BERT_{LARGE} </math>BERTLARGE，参数量分别达到了恐怖的110M和340M，如下图所示：

这个参数量是怎么计算的呢？其实也不难，我们那 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> B R E T B A S E BRET_{BASE} </math>BRETBASE为例来介绍其计算方法：首先是一个嵌入层，输入是字典的token数M，输出为H个隐层，所以嵌入层有 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> M × H M×H </math>M×H个参数量；接下来是Transformer Encoder块，先是一个自注意力块，参数量是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 4 H 2 4H^2 </math>4H2，然后是一个MLP结构，参数量是 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 8 H 2 8H^2 </math>8H2，所以一个Transformer Encoder块有 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> 12 H 2 12H^2 </math>12H2，一共有L个Transformer Encoder块，所以这部分参数量一共为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> L × 12 H 2 L×12H^2 </math>L×12H2。在加上嵌入层的参数量，即 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> B R E T B A S E BRET_{BASE} </math>BRETBASE的参数量为 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> M × H + L × 12 H 2 M×H+L×12H^2 </math>M×H+L×12H2。

我们可以带入相关参数的值，M=30000，H=768，L=12，即 <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> M × H + L × 12 H 2 = 107974656 ≈ 110 M M×H+L×12H^2=107974656 \approx 110M </math>M×H+L×12H2=107974656≈110M。

这里的M的数值也可以从论文中看到，如下图所示：

论文链接：BERT🍁🍁🍁

总结

今天的内容就为大家分享到这里了，到这里也算一个小系列就出完了，当然了后续会继续出GPT系列的文章，谁让它这么火呢。🍡🍡🍡

最后的最后，明天就是中秋节了，希望大家幸福如意，阖家团圆，事事顺心。🥂🥂🥂

参考连接

1、The Illustrated Word2vec

2、理解 LSTM 网络

3、Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT

4、Understanding LSTM Networks

5、预训练语言模型的前世今生

6、PyTorch源码教程与前沿人工智能算法复现讲解

如若文章对你有所帮助，那就🛴🛴🛴

CVer从0入门NLP（三）———GPT、BERT模型

CVer从0入门NLP（三）---------GPT、BERT模型

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