1.为什么bert这么难理解?克隆克隆
2.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
3.bert和lda区别
4.tokenization分词算法及源码
5.BERT源码逐行解析
6.BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）

为什么bert这么难理解?

       为了深入理解BERT，最好的源码方式是亲手实现它。虽然网络上解析BERT源码的代码博客很多，但从头开始实现的克隆克隆资料却相对稀缺，这导致学习资料较为匮乏，源码使得初学者难以入手。代码读源码系列为了解决这个问题，克隆克隆我开始着手填补这类学习资料的源码空白，经过一番努力，代码最终实现了一个包含多行代码的克隆克隆简单BERT模型。

       实现过程主要分为以下几个步骤：

       1. **总体框架**：首先，源码我们需要实现关键组件，代码如自注意力层（Self-Attention）和点式前馈网络层（Feed Forward Neural Network）。克隆克隆接着，源码使用这些组件搭建起BERT的代码Transformer Encoder结构。

       2. **实现模型组件**：自注意力层用于计算向量的加权和，帮助每个词感知其它词，并组合语义信息。点式前馈网络层则用于引入非线性激活函数，增加模型复杂度。

       3. **激活函数**：BERT使用GELU作为激活函数，用于非线性转换。

       4. **encoder层**：将注意力层和点式前馈网络层组合，实现Transformer Encoder，提取文本特征。免费会员系统源码

       5. **构建模型**：基于Transformer Encoder，实现完整的BERT模型，包括预训练任务的损失函数。

       6. **训练模型**：最后，使用自己选择的语料库训练模型，调整超参数，以达到最佳性能。

       理解BERT的关键是掌握它的组件和逻辑。从实现过程出发，可以逐步构建对BERT的深入理解。通过亲自动手实践，不仅能够熟悉模型的内部运作，还能够根据实际需求进行优化和调整，从而更好地应用于各种NLP任务。

Bert4keras开源框架源码解析（一）概述

       Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。

       源码地址如下：

       代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。

       在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的驾考家园 源码实现。

       整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：

       backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。

       在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。

       optimizers.py文件则实现了优化器的定义。

       snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。

       tokenizers.py文件负责分词器的实现。

       而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。

       后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。php访问控制源码

bert和lda区别

IDAPro是反汇编工具，bert是双向Transformer的Encoder。

       BERT的实现主要是围绕工程化的项目来进行的。bert模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了MaskedLM和NextSentencePrediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

       ä½œä¸ºåæ±‡ç¼–程序的IDAPro能够创建其执行映射，以符号表示（汇编语言）显示处理器实际执行的二进制指令。IDAPro可以从机器可执行代码生成汇编语言源代码，并使这些复杂的代码更具人类可读性（这个可读具有相对性）。

tokenization分词算法及源码

       Byte Pair Encoding（BPE）算法将单词分割为每个字母，统计相邻字母的频率，将出现频率最高的组合替换为新的token，以此进行分词。实现过程中先预处理所有单词，从最长到最短的token进行迭代，尝试替换单词中的子字符串为token，并保存每个单词的tokenize结果。对于文本中未见的单词，使用“unk”标记。

       Byte-level BPE方法将每个词视为unicode的字节，初始词典大小为，然后进行合并。它适用于GPT2模型。

       WordPiece算法与BPE类似，但采用最高频率的单词对替换为概率最高的单词对，以增加最大概率增量。它被用于BERT模型。

       ULM（Unigram Language Model）SentencePiece算法结合了BPE和ULM子词算法，支持字节级和字符级，对unicode进行规范化处理。

       核心代码中包含子词采样策略，即在分词时随机选择最佳的分词方案，以增加泛化性和扩展性。抽奖源码c#使用了subword regularization，适用于llama、albert、xlnet、t5等模型。

       详细资料可参考《大语言模型之十 SentencePiece》一文，原文发布在towardsdatascience.com。

BERT源码逐行解析

       解析BERT源码，关键在于理解Tensor的形状，这些我在注释中都做了标注，以来自huggingface的PyTorch版本为例。首先，BertConfig中的参数，如bert-base-uncased，包含了word_embedding、position_embedding和token_type_embedding三部分，它们合成为BertEmbedding，形状为[batch_size, seq_len, hidden_size]，如( x x )。

       Bert的基石是Multi-head-self-attention，这部分是理解BERT的核心。代码中对相对距离编码有详细注释，通过计算左右端点位置，形成一个[seq_len, seq_len]的相对位置矩阵。接着是BertSelfOutput，执行add和norm操作。

       BertAttention则将Self-Attention和Self-Output结合起来。BertIntermediate部分，对应BERT模型中的一个FFN（前馈神经网络）部分，而BertOutput则相当直接。最后，BertLayer就是将这些组件组装成一个完整的层，BERT模型就是由多个这样的层叠加而成的。

BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）

       BERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制，使得每个token能同时关注其前后文内容，形成双向上下文融合。相较于单向语言模型，BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能，如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。

       BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇，促使模型基于上下文进行预测，增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性，强化句子级别的语言表征能力。

       在BERT的架构中，每个输入token生成一个输出表示，对于任务不同，输出会用到额外的输出层进行预测。例如，对于完型填空或问答任务，使用每个token对应的输出；对于情感分类任务，则使用“[CLS]”对应的输出。

       微调阶段，BERT在大量语料上训练后，可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务，构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调，最终完成任务的训练和推理。

BERT源码阅读

       BERT，全称为双向Transformer编码器表示，其源码主要包含以下几个关键步骤:

       首先，环境准备至关重要，通过create_pretraining_data.py进行训练样本的生成。主体函数对原始文本进行切词处理，具体在tokenization.py中的create_training_instances()方法中实现。接着，通过调用write_instance_to_example_files()将处理后的样本保存。

       模型构建阶段，modeling.py中的核心是BertConfig类和BertModel类。通过初始化这两个类，可以构建起BERT模型。值得注意的是，模型结构中包含Dropout层，但注意力层的dropout概率有所不同。

       优化器的构建在optimization.py中完成，训练模型则通过run_pretraining.py中的model_fn_builder函数实现。同时，模型还包含处理Next Sentence Prediction (NSP)任务的loss函数，即get_next_sentence_output。

       后续的fine-tuning环节，extract_features.py负责生成句子向量表示，而run_classifier.py和run_classifier_with_tfhub.py用于分类任务。至于问答任务，run_squad.py提供了相应的解决方案。

记录自己基于pytorch增量训练（继续预训练）BERT的过程

       基于pytorch进行增量训练（继续预训练）BERT的过程旨在利用已训练好的BERT模型，结合领域特定语料，实现模型能力的进一步提升。原本使用google bert的增量预训练方法受限于CPU计算，速度缓慢，因此探索了基于pytorch和多GPU的解决方案。

       实验环境包括torch 1.7.0+cu，transformers 3.5.1，且确保transformers版本为3.0以上，避免因版本差异导致的错误。如遇到`AttributeError: 'BertTokenizerFast' object has no attribute 'max_len'`问题，直接通过pip重装transformers可以快速解决。

       实验步骤主要包括在本地环境运行`run_language_modeling.py`文件，同时准备增量训练和评估文件。这些文件以每行一句话的形式存储，每8行作为训练集，每2行作为评估集。注意训练文件不能隔行存储，因此在训练参数中需要特别指定`line_by_line`。

       使用指定的BERT模型（例如siku_bert，为内部训练的简体版四库全书BERT）作为预训练基础，并在bash中执行命令进行训练。关键参数包括训练使用的所有GPU，通过`CUDA_VISIBLE_DEVICES`设置来避免占用其他用户资源。训练目录由`output_dir`参数定义，用于保存训练成果，模型最终文件为`pytorch_model.bin`。

       训练过程中，通过`nohup.out`文件监控评估损失，发现损失值逐渐减小，表明模型性能提升。训练结果自动保存在指定目录中，包括最终模型文件及每隔一定checkpoint保存的模型文件，虽占用一定内存，但有助于模型迭代过程的记录。

       值得注意的是，在增量训练过程中，词汇表保持一致，不增加新的词汇，仅更新现有词汇的权重。若需扩展词汇表，相关讨论和指导可以参阅其他资源。此外，基于transformers3.0版本的增量预训练方法已实现，而对于4.0及以上版本的transformers，虽然已有现成的源码支持，但未直接尝试使用，留待未来进一步探索和应用。