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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。代码股东减少源码为了解决这个问题，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。iapp高仿源码庄园UI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淘源码下载的源码怎么使用实现。

       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。超速读取网页源码模块源码

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。易语言源码查看器源码使用了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。