Wie viele Transformer-Schichten werden im BERT-Modell verwendet?

BERT ist ein vorab trainiertes Sprachmodell, das Transformer als Netzwerkstruktur verwendet. Im Vergleich zum rekurrenten neuronalen Netzwerk (RNN) kann Transformer parallel berechnet werden und Sequenzdaten effektiv verarbeiten. Im BERT-Modell wird ein mehrschichtiger Transformer zur Verarbeitung der Eingabesequenz verwendet. Diese Transformer-Schichten nutzen den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, um die globale Korrelation der Eingabesequenz zu modellieren. Daher ist das BERT-Modell in der Lage, Kontextinformationen besser zu verstehen und dadurch die Leistung von Sprachaufgaben zu verbessern.

Das BERT-Modell enthält zwei Hauptphasen: Vortraining und Feinabstimmung. In der Vortrainingsphase wird ein umfangreicher Korpus für unbeaufsichtigtes Lernen verwendet, um Kontextinformationen des Textes zu lernen und Sprachmodellparameter zu erhalten. In der Feinabstimmungsphase werden vorab trainierte Parameter zur Feinabstimmung bestimmter Aufgaben verwendet, um die Leistung zu verbessern. Dieses zweistufige Design ermöglicht es BERT, bei verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache gute Leistungen zu erbringen.

Im BERT-Modell wandelt die Eingabesequenz Wörter zunächst über die Einbettungsschicht in Vektordarstellungen um und wird dann von mehreren Transformer-Encodern verarbeitet, um schließlich die Darstellung der Sequenz auszugeben.

Das BERT-Modell gibt es in zwei Versionen, nämlich BERT-Base und BERT-Large. BERT-Base besteht aus 12 Transformer-Encoder-Schichten, jede Schicht enthält 12 Selbstaufmerksamkeitsköpfe und ein vorwärtsgerichtetes neuronales Netzwerk. Der Selbstaufmerksamkeitskopf berechnet die Korrelation jeder Position in der Eingabesequenz mit anderen Positionen und verwendet diese Korrelationen als Gewichte, um die Informationen der Eingabesequenz zu aggregieren. Feedforward-Neuronale Netze führen eine nichtlineare Transformation der Darstellung jeder Position in der Eingabesequenz durch. Daher lernt das BERT-Modell die Darstellung der Eingabesequenz durch mehrere Ebenen der Selbstaufmerksamkeit und nichtlinearer Transformation. BERT-Large verfügt über mehr Ebenen und eine größere Parametergröße als BERT-Base, sodass die semantischen und kontextuellen Informationen der Eingabesequenz besser erfasst werden können.

BERT-Large fügt weitere Ebenen basierend auf BERT-Base hinzu. Es enthält 24 Transformer-Encoder-Schichten mit jeweils 12 Selbstaufmerksamkeitsköpfen und einem Feedforward-Neuronalen Netzwerk. Im Vergleich zu BERT-Base verfügt BERT-Large über mehr Parameter und tiefere Schichten, sodass es komplexere Sprachaufgaben bewältigen und bei einigen Sprachaufgaben eine bessere Leistung erzielen kann.

Es ist zu beachten, dass das BERT-Modell im Trainingsprozess eine bidirektionale Sprachmodellmethode verwendet, dh einige Wörter in der Eingabesequenz zufällig abdeckt und diese abgedeckten Wörter dann vom Modell vorhersagen lässt. Dadurch kann das Modell bei der Verarbeitung von Aufgaben nicht nur die Auswirkungen vorheriger Wörter auf das aktuelle Wort berücksichtigen, sondern auch die Auswirkungen nachfolgender Wörter auf das aktuelle Wort. Diese Trainingsmethode erfordert außerdem, dass das Modell die Eingabesequenz an jeder Position verarbeiten kann. Daher ist es erforderlich, mehrschichtige Transformatoren zu verwenden, um Sequenzinformationen zu verarbeiten.

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