概述
BERT 是一种具有里程碑意义的语言模型，它可以同时从两个方向读取文本以构建丰富的含义表示。作为编码器模型，它擅长理解文本而不是生成文本，为搜索、分类和问答等任务提供支持。
BERT 和编码器模型是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。
深入探讨
BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）由 Google 于 2018 年发布，几乎一夜之间改变了自然语言处理。与从左到右读取以预测下一个单词的 GPT 风格模型不同，BERT 使用每个单词两侧的上下文立即读取整个句子。这种双向视图使其能够更好地理解含义。为了以这种方式进行训练，BERT 使用屏蔽语言模型：它随机隐藏大约 15% 的标记，并学习使用周围的上下文来填充空白。它还接受了下一个句子预测的训练，以理解句子之间的关系。突破性的想法是预训练然后微调：在巨大的未标记文本上训练一个大模型，然后使用小型标记数据集将其廉价地适应特定任务。 BERT 是一个仅编码器的模型，因此它生成嵌入，而不是自由流动的文本。
技术洞察
BERT 仅使用 Transformer 的编码器部分，并具有自注意力机制，让每个 token 同时关注两个方向上的每个其他 token。因为正常的从左到右的目标会让双向模型轻易地看到答案，所以 BERT 会掩盖标记并预测它们，这迫使真正的理解。预训练后，您通常会添加一个小型的特定于任务的头部并微调整个模型。 RoBERTa 等后继者改进了训练方案，而 DistilBERT 和 ALBERT 则缩小了模型以提高速度和效率。
掌握 BERT 和编码器模型
BERT 是一种具有里程碑意义的语言模型，它可以同时从两个方向读取文本以构建丰富的含义表示。作为编码器模型，它擅长理解文本而不是生成文本，为搜索、分类和问答等任务提供支持。 BERT 和编码器模型是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。为了建立深入的理解，请将 BERT 和编码器模型视为一种操作模型，而不是单一功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地完成的任务与仍需要专家判断的任务分开。
在实践中，使用 BERT 和编码器模型的强大团队将提示、检索和审查循环设计为一个集成通信系统。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。与此同时，幻觉事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
支持 Google 搜索以更好地理解会话查询背后的意图
生成句子嵌入，以便向量数据库可以找到语义相似的文档
将客户评论分类为正面或负面，以进行大规模情感分析
从提取问答系统中的段落中提取答案
实施模式
BERT 和编码器模型的实践
支持 Google 搜索以更好地理解会话查询背后的意图。
为 Google 搜索提供支持，以更好地理解会话查询背后的意图 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
BERT 和编码器模型的实践
生成句子嵌入，以便向量数据库可以找到语义相似的文档。
生成句子嵌入，以便矢量数据库可以找到语义相似的文档 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
BERT 和编码器模型的实践
将客户评论分类为正面或负面，以进行大规模情绪分析。
将客户评论分类为正面或负面，以进行大规模情感分析 团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
BERT 和编码器模型的实践
从提取问答系统中的段落中提取答案。
从提取问答系统中的段落中提取答案 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
实施路线图
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
为高风险输出保留人工审查检查点。
为高风险输出保留人工审查检查点。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。