韩国小哥哥用Pytorch实现谷歌最强NLP预训练模型BERT

乾明 编译整理自 GitHub

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

新鲜代码，还热乎着呢。

前几天，谷歌发布了一篇论文，介绍了一个超强的NLP预训练模型BERT。

不仅在SQuAD中摧枯拉朽，全面超越人类表现，还在多种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括包括将GLUE基准提升7.6%，将MultiNLI的准确率提提升5.6%。

更重要的是，论文中称，这个预训练语言模型可用于任何NLP任务，整个过程不需要对架构进行实质性的修改。

有人说这是自然语言理解领域几个月来最重大的事件，也有一些人认为这将改变NLP的研究模式。

当然，也有不少人心里长满了“草”，都想上手试试这个模型怎么样。

现在，方法来了。

一位名叫Junseong Kim韩国小哥哥，在GitHub上分享了自己用Pytorch实现BERT的过程与代码。

Junseong Kim表示，代码很简单，而且也易于理解，其中一些代码基于The Annotated Transformer，但尚未得到验证。

The Annotated Transformer来自“Attention is All You Need”，是哈佛大学的一个研究团队对后者的解读与实现，链接在文末。

语言模型预训练

在谷歌的论文中，作者给出了两种针对语言模型进行预训练的任务，分别是Masked Language Model（论文中简称Masked LM）和预测下一句。

Masked LM

规则：

根据下面的子规则，随机改变15％的输入token：

1、80%的 token 将成为 [MASK] token。

2、10% 的 token 将成为 [RANDOM] token（另一个单词）。

3、10% 的 token 将维持不变，但是需要预测。

预测下一句

“当前的这个句子能够和下一句联系起来吗？”

理解两个文本句子之间的关系，这无法通过语言建模直接获取。

规则：

1、下一句有 50% 的概率是连续的句子。

2、下一句有 50% 的概率是无关的句子。

使用

注意：你的语料库中，一行中要准备两个句子，中间用 ( ) 分隔符隔开。

1、根据自己的语料库构建vocab

2、用自己的语料库构建BERT训练数据集

3训练你自己的BERT模型

GitHub传送门：

https://github.com/codertimo/BERT-pytorch

The Annotated Transformer传送门：

http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html

—完—

加入社群

量子位AI社群开始招募啦，欢迎对AI感兴趣的同学，在量子位公众号（QbitAI）对话界面回复关键字“交流群”，获取入群方式；

此外，量子位专业细分群(自动驾驶、CV、NLP、机器学习等)正在招募，面向正在从事相关领域的工程师及研究人员。

进专业群请在量子位公众号（QbitAI）对话界面回复关键字“专业群”，获取入群方式。（专业群审核较严，敬请谅解）

诚挚招聘

量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复“招聘”两个字。