BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)理解
一、BERT是如何進行預訓練 pre-training的？
BERT 用了兩個步驟，試圖去正確地訓練模型的引數。
1）第一個步驟是把一篇文章中，15% 的詞彙遮蓋，讓模型根據上下文全向地預測被遮蓋的詞。假如有 1 萬篇文章，每篇文章平均有 100 個詞彙，隨機遮蓋 15% 的詞彙，模型的任務是正確地預測這 15 萬個被遮蓋的詞彙。通過全向預測被遮蓋住的詞彙，來初步訓練 Transformer 模型的引數。
2）然後，用第二個步驟繼續訓練模型的引數。譬如從上述 1 萬篇文章中，挑選 20 萬對語句，總共 40 萬條語句。挑選語句對的時候，其中 2*10 萬對語句，是連續的兩條上下文語句，另外 2*10 萬對語句，不是連續的語句。然後讓 Transformer 模型來識別這 20 萬對語句，哪些是連續的，哪些不連續。
這兩步訓練合在一起，稱為預訓練 pre-training，訓練結束後的Transformer模型，包括它的引數，就是論文期待的通用的語言表徵模型。
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