附录：BERT模型的优化改进方法！

分支1：改进预训练

自然语言的特点在于丰富多变，很多研究者针对更丰富多变的文本表达形式，在这两个训练目标的基础上进一步完善和改进，提升了模型的文本特征学习能力。

改进掩藏语言模型

在BERT模型中，对文本的预处理都按照最小单位进行了切分。例如对于英文文本的预处理采用了Google的wordpiece方法以解决其未登录词的问题。
在MLM中掩盖的对象多数情况下为词根（subword），并不是完整的词；对于中文则直接按字切分，直接对单个字进行掩盖。这种掩盖策略导致了模型对于词语信息学习的不完整。针对这一不足，大部分研究者改进了MLM的掩盖策略。在 Google 随后发布的BERT-WWM模型中，提出了全词覆盖的方式。

• BERT-Chinese-wwm利用中文分词，将组成一个完整词语的所有单字同时掩盖。
• ERNIE扩展了中文全词掩盖策略，扩展到对于中文分词、短语及命名实体的全词掩盖。
• SpanBERT采用了几何分布来随机采样被掩盖的短语片段，通过Span边界词向量来预测掩盖词

引入降噪自编码器

MLM 将原文中的词用[MASK]标记随机替换，这本身是对文本进行了破坏，相当于在文本中添加了噪声，然后通过训练语言模型来还原文本，消除噪声。
DAE 是一种具有降噪功能的自编码器，旨在将含有噪声的输入数据还原为干净的原始数据。对于语言模型来说，就是在原始语言中加入噪声数据，再通过模型学习进行噪声的去除以恢复原始文本。
BART引入了降噪自编码器，丰富了文本的破坏方式。例如随机掩盖（同 MLM 一致）某些词、随机删掉某些词或片段、打乱文档顺序等，将文本输入到编码器中后，利用一个解码器生成破坏之前的原始文档。

引入替代词检测

MLM 对文本中的[MASK]标记的词进行预测，以试图恢复原始文本。其预测结果可能完全正确，也可能预测出一个不属于原文本中的词。
ELECTRA引入了替代词检测，来预测一个由语言模型生成的句子中哪些词是原本句子中的词，哪些词是语言模型生成的且不属于原句子中的词。

ELECTRA 使用一个小型的 MLM 模型作为生成器（Generator），来对包含[MASK]的句子进行预测。另外训练一个基于二分类的判别器（Discriminator）来对生成器生成的句子进行判断。

改进相邻句预测

在大多数应用场景下，模型仅需要针对单个句子完成建模，舍弃NSP训练目标来优化模型对于单个句子的特征学习能力。

• 删除NSP：NSP仅仅考虑了两个句子是否相邻，而没有兼顾到句子在整个段落、篇章中的位置信息。

• 改进NSP：通过预测句子之间的顺序关系，从而学习其位置信息。

  分支2：融合融合外部知识

  当下知识图谱的相关研究已经取得了极大的进展，大量的外部知识库都可以应用到 NLP 的相关研究中。

  嵌入实体关系知识

  实体关系三元组是知识图谱的最基本的结构，也是外部知识最直接和结构化的表达。K-BERT从BERT模型输入层入手，将实体关系的三元组显式地嵌入到输入层中。
  

  特征向量拼接知识

  BERT可以将任意文本表示为特征向量的形式，因此可以考虑采用向量拼接的方式在 BERT 模型中融合外部知识。
  SemBERT利用语义角色标注工具，获取文本中的语义角色向量表示，与原始BERT文本表示融合。

  训练目标融合知识

  在知识图谱技术中，大量丰富的外部知识被用来直接进行模型训练，形成了多种训练任务。ERNIE以DAE的方式在BERT中引入了实体对齐训练目标，WKLM通过随机替换维基百科文本中的实体，让模型预测正误，从而在预训练过程中嵌入知识。

  分支3：改进Transformer

  由于Transformer结构自身的限制，BERT等一系列采用 Transformer 的模型所能处理的最大文本长度为 512个token。

  改进 Encoder MASK矩阵

  BERT 作为一种双向编码的语言模型，其“双向”主要体现在 Transformer结构的 MASK 矩阵中。Transformer 基于自注意力机制（Self-Attention），利用MASK 矩阵提供一种“注意”机制，即 MASK 矩阵决定了文本中哪些词可以互相“看见”。
  UniLM通过对输入数据中的两个句子设计不同的 MASK 矩阵来完成生成模型的学习。对于第一个句子，采用跟 BERT 中的 Transformer-Encoder 一致的结构，每个词都能够“注意”到其“上文”和“下文”信息。
  对于第二个句子，其中的每个词只能“注意”到第一句话中的所有词和当前句子的“上文”信息。利用这种巧妙的设计，模型输入的第一句话和第二句话形成了经典的“Seq2Seq”的模式，从而将 BERT 成功用于语言生成任务。

  Encoder + Decoder语言生成

  BART模型同样采用Encoder+Decoder 的结构，借助DAE语言模型的训练方式，能够很好地预测和生成被“噪声”破坏的文本，从而也得到具有文本生成能力的预训练语言模型。

  分支4：量化与压缩

  模型蒸馏

  对 BERT 蒸馏的研究主要存在于以下几个方面：

• 在预训练阶段还是微调阶段使用蒸馏

• 学生模型的选择
• 蒸馏的位置

DistilBERT在预训练阶段蒸馏，其学生模型具有与BERT结构，但层数减半。
TinyBERT为BERT的嵌入层、输出层、Transformer中的隐藏层、注意力矩阵都设计了损失函数，来学习 BERT 中大量的语言知识。

模型剪枝

剪枝（Pruning）是指去掉模型中不太重要的权重或组件，以提升推理速度。用于 BERT 的剪枝方法主要有权重修剪和结构修剪。