如果你是自然语言处理商，请访问著名的BERT 模型
Bert (bidirectionalencoderrepresentationsfromtransformers )模型的“光荣时刻”是2018年。 称霸机器理解测试SQuAD，席卷了其他10个NLP测试，取得了“全面超越人类”的成果。
BERT模型采用预训练和微调方式完成自然语言处理(Natural Language Processing，NLP )任务。 这些任务包括答疑系统、情感分析、语言推理等。
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BERT模型通过预测被屏蔽的部分词来进行训练(将文中的部分词屏蔽后，再将被屏蔽的部分词预测到模型中)的方式在句子层面的语义分析中取得了很好的效果。
BERT模型还使用了特殊的训练方法，即事先训练再微调。 这允许将一个模型应用于多个APP场景。 由此，BERT模型更新了11件NLP任务处理的记录。
这11个项目的NLP任务处理的记录覆盖了以下的1，这4种场景也是BERT模型适用的主要场景。
为什么BERT模型这么强？:处理阅读和理解的任务。
4种场景:处理句子和段落之间的匹配任务。
提取场景一语句深层语义特征的任务。
场景二:根据文件或段落级短文本(长度小于512个子字的文本)处理任务。
目前，BERT模型已经成为语言分析和挖掘、机器学习等领域最受欢迎的模型。 具有使用方便、稳定性高等诸多优点。
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场景三
BERT模式的出色表现，在业界引起了广泛而强烈的反响。 BERT模式的世界，就像打开了处理NLP任务的“潘多拉之盒”。 随后，出现了许多类似BERT模型的预训练模型，统称为BERTology系列模型。 例如：
引入BERT模型中双向上下文信息的广义自回归模型—— 场景四
引入BERT模式训练方式和目标的0
多任务和知识蒸馏(Knowledge Distillation )相结合，增强了BERT模型功能，2
BERTology系列机型一般基于BERT机型进行改造，代码量小，逻辑也不复杂。
但由于其海量的数据量、训练强度和模型容量，以及无监督模型的训练方式，其能力空前增强，在某些领域已经超过人类。 但是，在日常生活中，BERT模型经常代替原来的BERT模型和BERTology系列模型。 这里的BERT模型就是这样的通用含义。
例如，在散文、小说、新闻、科技文章等各种类型的文章的数据集中训练的GPT-3模型可以写出各种风格的文章。 可以写诗集、散文，甚至是“ssdjd风格”的小说、新闻发布会等。
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BERT模型与BERTology系列模型
要理解和学习BERT模型，就要从BERT模型的技术体系中充分理解内部涉及的技术堆栈，并根据技术堆栈的内容逐步理解和掌握。
BERT模型是“Transformer
模型中的编码器（Encoder）+双向（正向序列和反向序列）结构”组成的。因此，一定要熟练掌握Transformer模型的Encoder。这属于神经网络部分的知识。另外，BERT模型的主要创新点是其独特的预训练方法，这种方法使用Masked Language Model和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉“词语”和“句子”级别的表示。这部分知识涵盖深度学习的训练模型知识和NLP领域的部分知识。
学好自然语言处理需要“4件套”：
神经网络的基础知识。
NLP的基础知识。
编程框架的使用。
BERT模型的原理及应用。
其中，前3部分是基础，这部分内容可以帮助读者“吃透”BERT模型；最后1部分是升华，这部分内容可以帮助读者开阔思路、增长见识，使读者能够真正驾驭BERT模型，活学活用，完成NLP任务。
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学好自然语言处理的前提条件
学习本书，要求读者具有Python基础，并熟悉Matplotlib和Numpy库的使用。
读者不用担心自己数学基础不足、不懂神经网络原理等问题，PyTorch已经将这些底层算法统统封装成了高级接口，用户可以非常方便、快捷地利用它们进行开发。本书重点介绍如何快速使用PyTorch的这些接口来实现深度学习模型。
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自然语言处理的技术趋势
早先人们常使用卷积神经网络、循环神经网络来处理自然语言任务，但Transformer模型的诞生改变了这个情况。
Transformer模型使用的是全新的注意力机制，达到了比卷积神经网络和循环神经网络更好的效果。而BERT模型则是在Transformer模型基础上的又一次优化，直接使NLP模型的性能达到前所未有的高度。
BERT模型已经成为自然语言处理的主流技术。
BERT模型是一种无监督的预训练语言模型。人们以BERT模型为基础，对其进行了结构调整、性能优化、再训练等，产生了许多在专业领域中表现更佳的模型。这些模型被统一称为BERTology系列模型。
BERTology系列模型在NLP的多种场景中都发挥了惊人的效果。从某种角度讲，BERTology系列模型所涉及的技术是当今NLP领域的主流技术。
1. 基于超大规模的高精度模型
从BERT模型到RoBERTa模型、GPT模型，再到GPT-2模型、GPT-3模型，模型效果的提升已经证明了——用更多的数据可以“跑”出更强大、更通用的预训练模型。
近年来，英伟达、谷歌、Open-AI相继放出的“巨无霸”模型有MegatronLM（含83亿个参数）、T5（含110亿个参数）、GPT-3（含1500亿个参数）。
当然，“巨无霸”模型的能力并不仅仅停留在精度上，它们甚至可以通过语义交互的方式直接完成NLP任务。
2. 基于超小规模的高精度模型
快速发展的深层神经网络，在过去的十年中彻底改变了NLP领域。
另外，诸如保护用户隐私、消除网络延迟、启用离线功能、降低运营成本等问题，要求模型能运行在设备终端，而不是数据中心。这种需求推动了小规模NLP模型的迅速发展。
BERT模型逐渐在往“大规模”和“小规模”两个极端发展。如何用尽可能少的参数取得和“大模型”接近的效果，同时让训练速度和预测速度翻倍，是一个很实际、很有价值的课题。
华为诺亚方舟实验室发布的TinyBERT模型、北京大学的FastBERT模型，在这方面都取得了瞩目的成绩。
3. 基于小样本训练的模型
在实际业务场景中，中小AI企业往往容易出现数据量不足的问题。
例如，用户需要订制一个客服机器人，但只有100个标准问题，这么小的数据集不足以支撑模型的训练。
对于这类问题，除花费高成本找标注团队制造数据外，还可以通过迁移学习、小样本学习的方法来让模型通过少量样本进行学习，从而获得较强的泛化能力。这些学习已经成为近年的研究热点之一。
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本内容摘自《基于BERT模型的自然语言处理实战》，想了解更多关于BERT模型的内容，欢迎阅读此书。
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清晰的学习主线
通过本书，读者可以熟练地在PyTorch框架中开发并训练神经网络模型，快速地使用BERT模型完成各种主流的自然语言处理任务，独立地设计并训练出针对特定需求的BERT模型，轻松地将BERT模型封装成Web服务部署到云端。
本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强，适合对自然语言处理、BERT模型感兴趣的读者作为自学教程。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材，还适合计算机相关专业作为教学参考书。
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