BERT模型介绍
一、什么是BERT？
BERT：全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，BERT的模型架构基于多层双向转换解码，因为decoder是不能获要预测的信息的，模型的主要创新点都在pre-traing方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
其中“双向”表示模型在处理某一个词时，它能同时利用前面的词和后面的词两部分信息，这种“双向”的来源在于BERT与传统语言模型不同，它不是在给你大牛股所有前面词的条件下预测最可能的当前词，而是随机遮掩一些词，并利用所有没被遮掩的词进行预测。
BERT是一个预训练的模型，那么什么是预训练呢？
假设已有A训练集，先用A对网络进行预训练，在A任务上学会网络参数，然后保存以备后用，当来一个新的任务B，采取相同的网络结构，网络参数初始化的时候可以加载A学习好的参数，其他的高层参数随机初始化，之后用B任务的训练数据来训练网络，当加载的参数保持不变时，称为"frozen"，当加载的参数随着B任务的训练进行不断的改变，称为“fine-tuning”，即更好地把参数进行调整使得更适合当前的B任务。
BERT是自然语言处理通用解决方案
二、Transformer框架
传统的机器翻译中就是丢RNN模型在直接去跑的，但是在这里RNN不能做并行，Transformer可以。
BERT在一词多意的情况，根据上下文来判断这个词在这里的意思。
三、注意力机制
让计算机自己通过上下文去判断这个词语在这句话的意思和重要性。
需要计算它每一个对应的关系
Q、K、V三个矩阵做的计算如图
这里可以并行加速去计算
四、Multi-head机制
多头机制（拼接多组不同的特征）
一般做8组不同特征，然后拼在一起再连接一个全连接层。
不同的头表达的效果不同，颜色越深表示注意力机制越大的，跟自己附近的也越大
五、多层堆叠与位置编码
之前的批归一化（Batch Normalization），把每个batch里面的特征按照batch里面的维度，均值变为0，标准差变为1。那我们的层归一化（Layer Normalization）就多做了一个残差的连接。
六、transformer整体架构梳理
六、BERT模型训练方法
在上面讲的 transformer 这个网络架构上进行一步训练就可以了。怎么对特征做编码才是最难的，BERT就是解决这个难题的，它就是解决怎么把这些特征给整出来。
七、BERT开源项目实战
首先教大家怎么在GitHub上找好项目练手（基于你了解了这个知识的一些基础原理），我们先找到我们要练手的知识的关键词信息，然后在GitHub主页上搜索该关键词，马上就可以出现很多大神的项目了。
比如这里我们搜索BERT，出来的第一个项目也就是star最多的项目，它是谷歌的（所以应该用的是自家的tensorflow框架），然后我们点进去，看看人家md写的一些文字介绍，重点看人家给我们提供好的一些预训练模型。
先下载人家训练好的模型 - 再训练，uncased的意思就是英文字母的大小写不转换，cased就是大小写转换。因为我们这个系列是pytorch实战，所以这个开源项目实战就不详细展开了，点到为止，这里用的是tensorflow框架，其实掌握了基础语法就可以看懂的，相信读者看了我这么多系列博客去实战这个项目也不难，有任何问题也可以评论留言私信，我会在看到的第一时间回复的。
