Bert系列（三）——源码解读之Pre-train

在本文中，我们将深入探讨BERT模型中的预训练阶段。通过解读源代码，我们将逐步了解预训练过程中涉及的关键概念和步骤。在BERT的预训练阶段，主要目标是让模型学会从上下文中理解单词的含义，即“语境理解”。为了实现这一目标，BERT采用了大规模无监督文本语料库进行训练。下面，让我们一起进入BERT模型的预训练部分的源代码解读。

1. 数据预处理

首先，我们需要对语料库进行预处理。这个阶段主要包括分词、添加特殊符号和句子对齐等步骤。BERT使用WordPiece模型进行分词，将每个单词拆分成多个子词（sub-words），并添加特殊符号$[CLS]$和$[SEP]$来标识句子的开始和结束。同时，还需要将句子对齐，以便在训练过程中对齐句子级别的信息。

2. 构建输入序列

接下来，我们需要构建输入序列。在BERT中，每个输入序列由三个连续的句子组成：一个是目标句子（target sentence），另外两个是上下文句子（context sentences）。目标句子包含一个或多个缺失的单词，上下文句子提供了理解目标句子所需的上下文信息。输入序列以词嵌入形式表示每个单词，并将它们输入到Transformer编码器中。

3. 训练目标

在预训练阶段，BERT的训练目标是预测目标句子中缺失的单词。为了实现这一目标，BERT采用了Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）两种任务。MLM任务是预测目标句子中被掩码遮挡的单词，NSP任务是判断两个连续句子是否为同一句话。通过这两种任务，BERT能够学会理解上下文并预测缺失的单词。

4. Transformer编码器

BERT的编码器采用了Transformer架构，它是一种用于序列到序列学习的深度学习模型。在BERT中，编码器由多个相同的层堆叠而成，每一层都包含一个自注意力子层和一个前馈神经网络。自注意力子层负责计算每个单词之间的相关性，前馈神经网络则用于提取特征。编码器的输出被送入一个全连接层，用于预测目标句子中缺失的单词。

5. 损失函数与优化器

在训练过程中，BERT使用了负对数似然损失函数（NLLLoss）来计算损失。该损失函数用于衡量模型预测与真实结果之间的差距。为了优化模型参数，BERT使用了Adam优化器，它是一种常用的深度学习优化算法。通过不断调整模型参数以最小化损失函数，BERT逐渐学会了从上下文中理解单词的含义。

6. 预训练过程总结

综上所述，BERT模型的预训练过程注重语境理解，通过大规模无监督文本语料库的训练让模型学会根据上下文预测目标句子中缺失的单词。在预处理数据时，我们需要对语料库进行处理以适应BERT的训练模式。然后，我们构建输入序列，将目标句子和上下文句子配对并输入到Transformer编码器中。编码器的输出被送入全连接层进行预测，并使用损失函数和优化器来更新模型参数以最小化损失。最终，经过大量训练步骤后，BERT模型成功地学会了如何根据上下文预测缺失的单词。