深入理解BERT模型：主体架构图解析

首先，让我们来了解一下BERT模型的全称，即Bidirectional Encoder Representation from Transformers。BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练，获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。
以下是BERT模型主体架构的图示：
图1：BERT模型架构图
从图中可以看到，BERT模型采用了Transformer Encoder block进行连接，是一个典型的双向编码模型。
图2：BERT模型输入与输出示意图
在图2中，我们可以看到BERT模型的输入是文本中各个字/词的原始词向量，该向量既可以随机初始化，也可以利用Word2Vector等算法进行预训练以作为初始值。输出则是文本中各个字/词融合了全文语义信息后的向量表示。通过查询字向量表，将文本中的每个字转换为一维向量作为模型输入，模型输出则是输入各字对应的融合全文语义信息后的向量表示。
图3：BERT模型在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中的表现
在图3中，我们可以看到BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩。在全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现。这些成就证明了BERT模型在自然语言处理领域的重要性和领先地位。
通过以上多图解析的方式，相信读者对BERT模型的主体架构有了更深入的理解。BERT模型以其强大的性能和卓越的表现，成为了NLP发展史上的里程碑式的模型成就。在实际应用中，我们可以利用BERT模型进行各种NLP任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。同时，随着技术的不断发展，相信BERT模型在未来还将有更多的应用场景和潜力等待我们去发掘和探索。