BERT 和編碼器模型
BERT 是一種具有里程碑意義的語言模型，它可以同時從兩個方向讀取文本以構建豐富的含義表示。
概述
As an encoder model, it excels at understanding text rather than generating it, powering tasks like search, classification, and question answering.
深入探討
BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示）由 Google 於 2018 年發布，幾乎一夜之間改變了自然語言處理。與從左到右讀取以預測下一個單字的 GPT 風格模型不同，BERT 使用每個單字兩側的上下文立即讀取整個句子。這種雙向視圖使其能夠更好地理解含義。為了以這種方式進行訓練，BERT 使用屏蔽語言模型：它隨機隱藏大約 15% 的標記，並學習使用周圍的上下文來填充空白。它也接受了下一個句子預測的訓練，以理解句子之間的關係。突破性的想法是預訓練然後微調：在巨大的未標記文字上訓練一個大模型，然後使用小型標記資料集將其廉價地適應特定任務。 BERT 是一個僅編碼器的模型，因此它產生嵌入，而不是自由流動的文字。
技術洞察
BERT 僅使用 Transformer 的編碼器部分，並具有自註意力機制，讓每個 token 同時專注於兩個方向上的每個其他 token。因為正常的從左到右的目標會讓雙向模型輕易地看到答案，所以 BERT 會掩蓋標記並預測它們，這迫使真正的理解。預訓練後，您通常會添加一個小型的特定於任務的頭部並微調整個模型。 RoBERTa 等後繼者改進了訓練方案，而 DistilBERT 和 ALBERT 則縮小了模型以提高速度和效率。
戰略影響
速度與規模
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
交通與覆蓋範圍
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
更明確的決策
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
BERT 和編碼器模型的未來
編碼器模型仍然是需要理解而不是生成的任務的支柱，例如大規模語義搜尋、檢索、重新排名和分類。雖然生成式解碼器模型成為頭條新聞，但 BERT 系列編碼器卻悄悄為包括 Google 搜尋在內的生產系統提供動力。未來的方向是更有效率的編碼器、多語言和特定領域的變體，以及與檢索增強生成管道的緊密整合，其中快速編碼器找到相關文檔，然後由更大的生成模型用來回答。
現實世界的實施
支援 Google 搜尋以更好地理解會話查詢背後的意圖
生成句子嵌入，以便向量資料庫可以找到語義相似的文檔
將顧客評論分類為正面或負面，以進行大規模情感分析
從提取問答系統中的段落中提取答案
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
不斷探索
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常見問題
What is BERT and Encoder Models?
BERT 是一種具有里程碑意義的語言模型，它可以同時從兩個方向讀取文本以構建豐富的含義表示。作為編碼器模型，它擅長理解文本而不是生成文本，為搜尋、分類和問答等任務提供支援。
BERT 中的「雙向」指的是什麼？
與從左到右的模型不同，BERT 同時考慮每個單字兩側的完整上下文，使其對含義有更豐富的理解。
使 BERT 成為雙向的主要預訓練目標是什麼？
BERT 隱藏了大約 15% 的標記，並學習從周圍的上下文中預測它們，這需要使用兩個方向並防止它輕易地看到答案。
BERT 使用 Transformer 架構的哪一部分？
BERT 是一個僅編碼器的模型，這就是為什麼它專門產生用於理解的表示而不是產生自由流動的文字。
BERT 流行的「預訓練然後微調」方法是什麼？
BERT 在大量未標記文字上進行預訓練，然後針對每個下游任務使用小型標記資料集進行微調，從而節省大量精力。
BERT 主要設計用於產生什麼樣的輸出？
作為編碼器，BERT 擅長為分類、搜尋和問答等任務產生嵌入，而不是產生長文本。