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（1）BERT 的MASK方式的优缺点？ 答：BERT的mask方式：在选择mask的15%的词当中，80%情况下使用mask掉这个词，10%情况下采用一个任意词替换，剩余10%情况下保持原词汇不变。 优点：1）被随机选择15%的词当中以10%的概率用任意词替换去预测正确的词，相当于文本纠错任务，为BERT模型赋予了一定的文本纠错能力；2）被随机选择15%的词当中以10%的概率保持不变，缓解了finetune时候与预训练时候输入不匹配的问题（预训练时候输入句子当中有mask，而finetune时候输入是完整无缺的句子，即为输入不匹配问题）。 缺点：针对有两个及两个以上连续字组成的词，随机mask字割裂了连续字之间的相关性，使模型不太容易学习到词的语义信息。主要针对这一短板，因此google此后发表了BERT-WWM，国内的哈工大联合讯飞发表了中文版的BERT-WWM。 （2）BERT中的NSP任务是否有必要？ 答：在此后的研究（论文《Crosslingual language model pretraining》等）中发现，NSP任务可能并不是必要的，消除NSP损失在下游任务的性能上能够与原始BERT持平或略有提高。这可能是由于Bert以单句子为单位输入，模型无法学习到词之间的远程依赖关系。针对这一点，后续的RoBERTa、ALBERT、spanBERT都移去了NSP任务。 （3）BERT深度双向的特点，双向体现在哪儿？ 答：BERT使用Transformer-encoder来编码输入，encoder中的Self-attention机制在编码一个token的时候同时利用了其上下文的token，其中‘同时利用上下文’即为双向的体现，而并非想Bi-LSTM那样把句子倒序输入一遍。 （4）BERT深度双向的特点，深度体现在哪儿？ 答：针对特征提取器，Transformer只用了self-attention，没有使用RNN、CNN，并且使用了残差连接有效防止了梯度消失的问题，使之可以构建更深层的网络，所以BERT构建了多层深度Transformer来提高模型性能。 （5）BERT中并行计算体现在哪儿？ 答：不同于RNN计算当前词的特征要依赖于前文计算，有时序这个概念，是按照时序计算的，而BERT的Transformer-encoder中的self-attention计算当前词的特征时候，没有时序这个概念，是同时利用上下文信息来计算的，一句话的token特征是通过矩阵并行‘瞬间’完成运算的，故，并行就体现在self-attention。 （6）BERT中Transformer中的Q、K、V存在的意义？ 答：在使用self-attention通过上下文词语计算当前词特征的时候，X先通过WQ、WK、WV线性变换为QKV，然后如下式右边部分使用QK计算得分，最后与V计算加权和而得。 倘若不变换为QKV，直接使用每个token的向量表示点积计算重要性得分，那在softmax后的加权平均中，该词本身所占的比重将会是最大的，使得其他词的比重很少，无法有效利用上下文信息来增强当前词的语义表示。 而变换为QKV再进行计算，能有效利用上下文信息，很大程度上减轻上述的影响。 （7）BERT中Transformer中Self-attention后为什么要加前馈网络？ 答：由于self-attention中的计算都是线性了，为了提高模型的非线性拟合能力，需要在其后接上前馈网络。 （8）BERT中Transformer中的Self-attention多个头的作用？ |
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