技术

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架构

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标签

Container 23

Concurrency 14

Life 41

Tool 8

Algorithm 8

JVM 10

Go 21

Kubernetes 65

k8s设备管理 多类型负载协调员Koordinator controller-runtime细节分析 finops学习 kubevela多集群 kubevela中cue的应用 基于k8s的工作流 kubevela源码分析 容器和CPU那些事儿 数据集管理fluid 应用管理平台kubevela karmada支持crd 多集群管理 K8S YAML 资源清单管理方案 从混部到统一调度 volcano特性源码分析 kubebuilder 学习 client-go学习 tf-operator源码分析 k8s批处理调度/Job调度 喜马拉雅容器化实践 Kubernetes 实践 openkruise学习 基于Kubernetes选主及应用 Admission Controller 与 Admission Webhook k8s水平扩缩容 Scheduler如何给Node打分 Scheduler扩展 深入controller openkruise cloneset学习 controller-runtime源码分析 pv与pvc实现 csi学习 client-go informer源码分析 kubelet 组件分析 调度实践 Pod是如何被创建出来的？ Kubernetes events学习及应用 CRI——kubelet与容器引擎之间的接口 资源调度泛谈 如何学习Kubernetes 以应用为中心 kubernetes operator kubernetes扩缩容 serverless 泛谈 什么是云原生 自定义CNI IPAM docker和k8s安全访问机制 Kubernetes监控 Kubernetes 控制器模型 Kubernetes资源调度——scheduler Kubernetes类型系统 Kubernetes源码分析——controller mananger Kubernetes源码分析——apiserver Kubernetes源码分析——kubelet Kubernetes介绍 Kubernetes源码分析——从kubectl开始 kubernetes yaml配置 CNI——容器网络是如何打通的 当我在说PaaS时，我在说什么 《深入剖析kubernetes》笔记 Kubernetes存储 访问Kubernetes上的Service Kubernetes副本管理 Kubernetes pod 组件

Other 5

Network 15

Python 8

Java 20

Spring 17

Netty 10

Storage 25

Distribute 9

MQ 8

WEB 6

Linux 11

Scala 1

Code 9

MachineLearning 101

Agent调优 Agent评估 OS Agent rl与sft 大模型infra综述 Agent与软件开发 提升Agent能力——上下文工程 llm评测 大模型可观测性 rl微调 grpo演进 rlhf演进 agent框架 分布式Agent与A2A reward演进 deepresearch梳理 mcp学习 大模型RLHF框架 大模型rl后训练系统 GPU与CUDA RL闲谈 MCTS与LLM rl与post-train rl入门 AutoGen学习 从Transformer到DeepSeek 上下文记忆——AI Agent native 的任务存储机制 线性RAG的进化——agentic rag bert rerank微调 大模型推理tips 推理LLM梳理 Agent演进 LLM预训练 RAG向量检索与微调 LLM微调实践 RAG与知识图谱 大模型推理服务框架vLLM Agent Functon Calling LLamaIndex入门 另一种微服务架构Multi-Agent LangGraph工作流编排 大模型推理服务框架 模型服务化（未完成） 大模型Post-Training 大模型训练 大模型推理 从Attention到Transformer 增强型LLM——Agent 激发LLM涌现——提示工程 LLM微调理论 大佬谈LLM LLM外挂知识库 LLMOps 多模态LLM Transformers源码学习 LangChain源码学习 如何应用LLM 语言模型的发展 AutoML和AutoDL 特征平台 实时训练 tensorflow原理——python层分析 如何学习tensorflow 数据并行——allreduce 数据并行——ps 推荐系统embedding原理及实践 机器学习中的python调用c 机器学习训练框架概述 tensornet源码分析 大模型训练和推理 X的生成——特征工程 tvm tensorflow原理——core层分析 模型演变 《深度学习推荐系统实战》笔记 keras 和 Estimator tensorflow分布式训练 分布式训练的一些问题 基于Volcano的弹性训练 图神经网络 pytorch弹性分布式训练 对序列建模——从RNN到Attention pytorch分布式训练 CNN 《动手学深度学习》笔记 pytorch与线性回归 推理服务 mpi 学习pytorch 提高gpu 利用率 GPU与容器的结合 GPU入门 AI云平台梳理 tensorflow学习 kaggle泰坦尼克问题实践 神经网络模型优化 概率论 直觉上理解深度学习 如何学习机器学习 深度学习泛谈

Practice 15

RPC 6

Compute 11

Architecture 20

DDD 6

Reactive 5

Basic 13

Product 3

Monitor 8

CPP 2

Mesh 12


bert

2024年10月11日

简介

BERT 是一个用 Transformers 作为特征抽取器的深度双向预训练语言理解模型。通过海量语料预训练，得到序列当前最全面的局部和全局特征表示。

论文

bert 名称来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Unlike recent language representation models, BERT is designed to pre-train deep bidirectional(相对gpt的单向来说，是双向的) representations by jointly conditioning on both left and right context in all layers. As a result, the pre-trained BERT representations can be fine-tuned with just one additional output layer to create state-of-the-art models for a wide range of tasks, such as question answering and language inference, without substantial task-specific architecture modifications. PS：ELMo 是基于rnn，在应用到下游任务时，还需要做一些模型结构的变动。有了一个训练好的bert之后，只需要再加一个额外的层，就可以适配各种任务。

模型结构

BERT的基础集成单元是Transformer的Encoder，BERT与Transformer 的编码方式一样。将固定长度的字符串作为输入，数据由下而上传递计算，每一层都用到了self attention，并通过前馈神经网络传递其结果，将其交给下一个编码器。

模型输入

输入的第一个字符为[CLS]，在这里字符[CLS]表达的意思很简单 - Classification （分类）。

模型输出

每个位置返回的输出都是一个隐藏层大小的向量（基本版本BERT为768）。以文本分类为例，我们重点关注第一个位置上的输出（第一个位置是分类标识[CLS]） bert 希望它最后的输出代表整个序列的信息。该向量现在可以用作我们选择的分类器的输入，在论文中指出使用单层神经网络作为分类器就可以取得很好的效果。例子中只有垃圾邮件和非垃圾邮件，如果你有更多的label，你只需要增加输出神经元的个数即可，另外把最后的激活函数换成softmax即可。

训练方式

一文读懂深度学习：从神经元到BERT相比语言模型任务只做预测下一个位置的单词，想要训练包含更多信息的语言模型，就需要让语言模型完成更复杂的任务，BERT 主要完成完形填空和句对预测的任务，即两个 loss：一个是 Masked Language Model，另一个是 Next Sentence Prediction。PS： gpt可以视为将训练目标改为用最后一个输出向量预测下一个单词的bert？

Masked Language Model

MLM是为了训练深度双向语言表示向量，BERT 用了一个非常直接的方式，遮住句子里某些单词，让编码器预测这个单词是什么。

BERT 具体训练方法为：随机遮住 15%的单词作为训练样本。

  1. 其中 80%用 masked token 来代替。
  2. 10%用随机的一个词来替换。
  3. 10%保持这个词不变。

直观上来说，只有 15%的词被遮盖的原因是性能开销，双向编码器比单向编码器训练要慢；选 80% mask，20%具体单词的原因是在 pretrain 的时候做了 mask，在特定任务微调如分类任务的时候，并不对输入序列做 mask，会产生 gap，任务不一致；10%用随机的一个词来替换，10%保持这个词不变的原因是让编码器不知道哪些词需要预测的，哪些词是错误的，因此被迫需要学习每一个 token 的表示向量，做了一个折中。

PS：训练时，自己知道自己mask 了哪个词，所以也是无监督了。

Next Sentence Prediction

预训练一个二分类的模型，来学习句子之间的关系。预测下一个句子的方法对学习句子之间关系很有帮助。

训练方法：正样本和负样本比例是 1：1，50%的句子是正样本，即给定句子 A 和 B，B 是 A 的实际语境下一句；负样本：在语料库中随机选择的句子作为 B。通过两个特定的 token[CLS]和[SEP]来串接两个句子，该任务在[CLS]位置输出预测。

Fine-tune

BERT的论文为我们介绍了几种BERT可以处理的NLP任务：

  1. 短文本相似
  2. 文本分类
  3. QA机器人
  4. 语义标注
  5. 特征提取 ==> rag 里的emebedding。 比如说我们自己训练一个类似BERT的模型，通过周围的词来预测完形填空试卷，“____是法国的首都”，通过一个模型训练词的上下文联系性之后，形成特定的词向量表。

针对不同任务，BERT 采用不同部分的输出做预测，分类任务利用[CLS]位置的 embedding，NER 任务利用每个 token 的输出 embedding。PS：最后一层的输出 选用[cls] 对应的embedding 或多个emebedding 套个FFNN + softmax，二分类或多分类任务就都可以解决了。可以认为bert 对输入的文本做了一个编码。

与GPT

在参数量不大的早期，GPT和BERT分别代表了生成模型和理解模型，并且同样参数量级下，GPT的casual attention在理解任务上完全不敌BERT的full attention。但是随着参数和数据的Scaling Up，迎来了GPT-3时刻：生成和理解任务统一并远远超越了BERT。我觉得包括几点：

  1. GPT 自回归的设计（casual attention+next token prediction）能非常高效地利用预料中每一个 token，为 Transformer 提供训练梯度，BERT 的 “完形填空” 任务的预料利用效率可能只有不到 20%。
  2. GPT 的设计，适合高效地对接所有的文本语料，进行数据 Scaling Up，构建世界模型。
  3. 生成任务比理解更难，Scaling Limit 更高，并且通过 “生成” 带动了 “理解”，实现了生成和理解的统一和超越。

类比于人，“理解” 就是 “听和读”，“生成” 就是 “说和写”。费曼学习法被公认为世界上最高效的学习方法之一，它核心理念是 “如果你不能简单地把一个知识解释清楚，那就说明你还没有真正理解它。” 为了能讲清楚，它必须先理解清楚，这是人类的 “生成” 带动 “理解” 的例子。“生成是理解的最高级形式”。只有当模型建立了一个足够完善的世界模型，它才能在概率空间中坍缩出那个唯一正确的 Next Token。

在视觉领域，理解与生成长期依赖两套完全不同的体系：理解模型多以 ViT 及其自监督变体为主，生成模型则以 Diffusion 为核心，二者在网络结构与训练目标上都不统一。这与 NLP 形成鲜明对比——GPT 只凭一个简单的 Next Token Prediction 就同时逼出了理解与生成能力，并随着规模扩展出强通用智能。目前 CV 也在寻找“视觉版 NTP”：包括 Masked Image Modeling、自回归式视觉 token 生成、多模态统一建模，以及 Transformer 化的扩散模型等方向，都在尝试用一个通用框架同时解决理解与生成。但迄今仍没有出现一个像 NTP 那样优雅、高效、可大规模扩展的单一任务。

其它

WordPiece 分词会切词根， 切词根的目的是，很多词根是复用的，这样能减少此表大小（以3w 左右的词典，不然英文单词不只3w）

工市：zero-shot 是gpt明显区别于 bert的关键（gpt 预训练+prompt，bert 预训练+微调）因为 bert 的设计原因，适应下游具体任务是微调阶段获得的，不是通过预训练阶段，所以 bert 并没有再预训练阶段变大，甚至很多工作是想办法将预训练模型变小，获得一个又小又好的模型。而 gpt 在持续增大的过程中发现性能也在提升，更是在后来发现了大模型的专属Scaling Law，如摩尔定律一般指导大模型的演进。