BERT 的操作可以分为两个主要阶段：预训练和微调。
- 预训练:
- 数据准备: BERT 使用大量的未标记文本数据进行预训练。例如，可以使用 Wikipedia 和 BooksCorpus 这样的大型文本数据集。
- 任务设计: BERT 使用了两种预训练任务：
- Masked Language Model (MLM): 在这个任务中，输入句子的一部分单词被随机地替换为一个特殊的
[MASK]标记。BERT 的目标是预测这些被掩盖的单词。例如，句子 "I love to read books" 可能被转换为 "I love to [MASK] books"，BERT 试图预测[MASK]的位置上的单词是 "read"。 - Next Sentence Prediction (NSP): 在这个任务中，BERT 接收两个句子作为输入，并预测第二个句子是否在原文中紧跟在第一个句子之后。这有助于模型学习句子间的关系。
- 模型架构: BERT 使用多层的 Transformer 编码器。例如，BERT-base 使用 12 层，而 BERT-large 使用 24 层。
- 训练: 使用上述任务和大量的数据，BERT 模型在多个 GPU 或 TPU 上进行了数天或数周的训练。
- 微调:
- 任务准备: 一旦 BERT 被预训练，它可以被微调用于各种 NLP 任务，如文本分类、命名实体识别、问答等。为此，你需要一个标记的数据集，专门用于你的特定任务。
- 模型调整: 在 BERT 的顶部添加一个或多个特定于任务的层。例如，对于文本分类任务，可以添加一个全连接层来预测类别标签。
- 微调: 使用你的标记数据集，对整个模型（包括 BERT 的预训练参数和你添加的新层）进行训练。由于 BERT 已经在大量文本上进行了预训练，所以微调通常只需要相对较少的数据和迭代次数。
在实践中，微调 BERT 通常比从头开始训练一个模型要快得多，并且通常可以获得更好的性能，特别是当可用于特定任务的标记数据较少时。