Vlm-BERT简介

核心结论

BERT 和 GPT 都是基于 Transformer 架构的大语言模型核心代表，但二者是 Transformer 的 "两个极端用法"，BERT 是 "左半边"（仅用自注意力的双向编码），GPT 是 "右半边"（仅用自注意力的单向解码），后续的大模型（比如 GPT-3/4、文心一言）基本都是融合二者思路的升级，本质是 Transformer 的不同应用分支。

1. 核心能力："看懂" 文本，而非 "生成" 文本

BERT 的核心作用是理解自然语言的语义和上下文，比如判断两句话是不是一个意思、给句子做情感分析、给文章做关键词提取、做机器翻译的 "理解端"，它本身不会主动写句子、编内容（比如让 BERT 写一篇小作文，它做不到）。

2. 最关键的 "双向"：看上下文不偏科

这是 BERT 的最大创新，举个例子理解 "双向"：比如一句话 **"我今天吃了苹果，这个____很甜".

传统的语言模型（比如 BERT 之前的 ELMo、RNN）是单向的：只能从左到右看（"我今天吃了苹果，这个"）来猜空格，看不到右边的 "很甜"；
BERT 的双向：能同时看左边（我今天吃了苹果，这个）和右边（很甜）的所有信息，精准猜到空格是 "苹果"，因为它能同时利用前后文的上下文信息理解语义。

3. 训练方式：专门练 "猜词" 和 "判句"

BERT 的训练很简单，就两个核心任务，都是让它练 "理解能力"：

++① 掩码语言模型（MLM）：随机把句子里 15% 的词换成 "[MASK]"（掩码），让 BERT 猜这个词是什么（就是上面的空格例子），练双向上下文理解；++

++② 下一句预测（NSP）：给 BERT 两句话，让它判断第二句话是不是第一句话的下一句（比如 "我去超市买东西" 和 "今天天气很好"，BERT 能判断出不是），练句子之间的逻辑关系理解。++

4. 一句话总结 BERT：

谷歌造的、基于 Transformer 的 "语言理解专家"，擅长吃透文本的上下文语义，是后续所有理解类 NLP 任务（情感分析、文本分类、命名实体识别）的 "基础底座"，但无生成能力。

论文

这个图展示的是BERT 的 "预训练→微调" 完整流程------ 左边是 "练基础能力" 的预训练阶段，右边是 "用基础能力做具体任务" 的微调阶段，我拆成两部分给你白话解析：

一、左边：预训练阶段（练 "通用理解能力"）

这是 BERT 先在海量无标注数据上 "打底子" 的过程，核心练两个技能（就是之前说的 Mask LM 和 NSP）：

输入部分

喂给 BERT 的是未标注的句子对（Sentence A + Sentence B），比如随便找两句话 "我爱吃苹果" 和 "它很甜"；
输入的 token（文本最小单元）格式固定：
- [CLS]：开头的特殊 token，用来代表 "整个句子对的语义"（后面 NSP 任务就靠它）；
- Tok1~TokN：句子 A 的单词 / 字；
- [SEP]：特殊 token，用来分隔句子 A 和句子 B；
- Tok1'~TokM'：句子 B 的单词 / 字；
这些 token 会先转成 "嵌入向量（图里的黄色 E 块）"------ 相当于把文字翻译成计算机能懂的数字表示。

BERT 模块 图里中间的 "BERT"+ 圆圈 + 交叉线，就是 BERT 的核心（Transformer 编码器），负责用双向自注意力吃透这些 token 的上下文语义（比如 "它" 指的是 "苹果"）。
预训练任务（练技能）

Mask LM（掩码语言模型） ：图里红色箭头指的 token，是被随机盖住的 "掩码词"（比如把 "苹果" 换成[MASK]），BERT 要根据前后文猜出这个词 ------ 练的是 "双向理解上下文" 的能力；
NSP（下一句预测） ：红色箭头指的[CLS]，BERT 要通过它的输出，判断 "句子 B 是不是句子 A 的真实下一句"（比如 "我爱吃苹果"+"它很甜" 是真下一句，"我爱吃苹果"+"今天下雨了" 是假的）------ 练的是 "理解句子间逻辑" 的能力。

二、右边：微调阶段（把 "通用能力" 用到具体任务）

预训练好的 BERT 已经有了 "理解语言" 的底子，现在要针对不同的实际任务（比如问答、分类）"微调"，核心是复用 BERT 的编码器，只改输入格式 + 输出层：

输入部分 不再是随便的句子对，而是具体任务的输入格式，比如图里展示的是 "问答任务（SQuAD）"：

输入是 "问题（Question）+ 段落（Paragraph）"；
token 格式还是[CLS] + 问题token + [SEP] + 段落token（和预训练格式对齐，保证 BERT 能看懂）。

BERT 模块和预训练用的是同一个 BERT 编码器（参数直接复用）------ 相当于让 "有基础理解能力" 的 BERT，直接理解任务输入的语义。
**微调任务（做具体事）**根据不同任务，在 BERT 输出后接不同的 "小模块"，实现不同功能：

比如SQuAD（问答）：红色箭头指的 "Start/End Span"，是让 BERT 从段落里找 "答案的起始位置" 和 "结束位置"（比如问题 "苹果是什么味？"，段落里 "它很甜" 的 "很" 是 Start，"甜" 是 End）；
比如MNLI（文本蕴含）：判断 "两句话是不是有逻辑关系"（复用 NSP 的思路）；
比如NER（命名实体识别）：从文本里找 "人名、地名" 等实体 ------ 这些任务都不用重新训练 BERT，只需要在预训练好的模型上加个简单的输出层，用少量标注数据调优就行。

关键总结

这个图的核心是体现 BERT 的 "预训练 - 微调" 优势：先在海量无标注数据 上练出 "通用语言理解能力"（预训练），再用少量标注数据适配各种具体任务（微调）------ 这也是 BERT 能让 NLP 任务精度暴涨的关键逻辑。