Transformer,BERT系列面试常见、易忽略的问题(一)

发布网友发布时间：2024-10-02 21:17

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热心网友时间：2024-10-09 13:20

BERT，一个在面试中常被提及且可能被忽视的重要概念，它是一种深度学习模型，尤其在自然语言处理领域具有广泛的应用。其主要特点是通过Transformer架构，实现了对双向上下文信息的有效利用，生成动态词向量和句子向量。然而，BERT也存在一些关键点需要理解。

首先，Self-Attention机制是BERT的核心，其时间复杂度为O(n^2 d)，其中n代表序列长度，d为嵌入维度。它包括相似度计算（矩阵乘法，复杂度为O(n^2 d)）、softmax（线性计算，复杂度为O(n^2)）和加权平均（再做一次矩阵乘法，复杂度为O(n^2 d)），总时间复杂度大约是O(n^2 d)。

BERT的mask策略在预训练阶段很重要，它通过掩码一部分输入来学习单词的上下文关系。不同语言模型的分词方法有所不同，如huggingface库中的工具和中文分词的处理方式。位置编码，包括绝对和相对位置信息，对于理解句子结构也很关键，相关解释可在kexue.fm找到。

BERT的优点包括高效利用上下文，但缺点是预训练和微调阶段mask策略不同可能导致误差，缺乏生成能力和对mask token相关性的考虑。处理OOV（Out-of-Vocabulary）问题时，通过subword拆分和[unknown]标记来应对。预训练任务的损失函数，如Masked Language Model和Next Sentence Prediction，可以在nowcoder.com找到详细讨论。

另外，BERT的优化器常用AdamW，学习率通常设置为2e-5，微调参数如batch size、sequence length、weight decay等。BERT有不同规模的版本，如Base和Large，以及uncased版本。更多详细信息可在github.com/google-research/bert和相关论文中查阅。

BERT的后续模型，如RoBERTa、SpanBERT和ZEZHA，是在BERT基础上的改进，针对特定任务进行了优化。了解这些模型的差异和应用场景，能帮助我们更好地评估和选择合适的模型。