1.BERT模型
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
1.1 模型结构
由于模型的构成元素Transformer已经解析过，就不多说了，BERT模型的结构如下图最左：
对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。
对比ELMo，虽然都是“双向”，但目标函数其实是不同的。ELMo是分别以 和
作为目标函数，独立训练处两个representation然后拼接，而BERT则是以
作为目标函数训练LM。
1.2 Embedding
这里的Embedding由三种Embedding求和而成：
其中：
- Token Embeddings是词向量，第一个单词是CLS标志，可以用于之后的分类任务
- Segment Embeddings用来区别两种句子，因为预训练不光做LM还要做以两个句子为输入的分类任务
- Position Embeddings和之前文章中的Transformer不一样，不是三角函数而是学习出来的
总结：
1. BERT的特征提取，是在捕捉词的（前后）位置关系。bidirectional决定了能获得前后的关系，position embedding决定了能学到更长的顺序关系。
2.训练，分为pre-train和fine-tune。pre-train中用到了MLM, Masked LM.
3. trick: MLM. 在训练过程中作者随机mask 15%的token，而不是把像cbow一样把每个词都预测一遍。最终的损失函数只计算被mask掉那个token。
4. 缺点： （1）[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现
（2）每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）
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