Bidirectional：是双向神经网络，这个在学习RNN 时候我们就了解到如何使用双向RNN 让每一个词视野更加广阔，不但可以看到其前面词还能看到其后面的词。如果输入仅仅只有一个句子，那么它的segment embedding就是全0。
bert自从横空出世以来，引起广泛关注，相关研究及bert变体/扩展喷涌而出，如蒸馏的DistilBERT、改进MASK的SpanBERT、精细调参的RoBERTa、改进生成任务方向的MASS、UNILM、以及引入知识的ERNIE、引入多任务的ERNIE2.0等。前一个向量是把0赋给首先个句子中的各个token, 后一个向量是把1赋给第二个句子中的各个token。
1、白鹅肉图片
Bert是一种端到端（end-to-end）的模型，不需要我们调整网络结构，只需要在最后加上特定于下游任务的输出层。通过提出BERT 改进了基于微调的方法：来自Transformer 的双向编码器表示。BERT模型的主要特点是使用了Transformer的encoder部分进行堆叠构建，通过预训练和微调两个阶段来生成深度的双向语言表征，这种结构有助于模型更好地理解和处理语言任务。
2、bert027
CLS]）构造相关的嵌入对应的最终的隐藏状态(即，为Transformer 的输出)的池化后输出。从名字中可以看出，BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation，即：文本的语义表示，然后将文本的语义表示在特定NLP任务中作微调，最终应用于该NLP任务。
3、白鹅绒天蓝色大衣
BERT是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，它通过在大规模文本数据上的预训练来捕捉语言的深层双向表征，然后再针对不同的自然语言处理（NLP）任务进行微调（fine-tuning）。
4、八恶人投屏
这是因为transformer要保持对每个输入token分布式的表征，否则Transformer很可能会记住这个[MASK]就是"hairy"（这个地方的理解，强行记住了位置和masked的分布，而没有真正理解上下文），从而导致若训练样本和微调的样本mask不一致的情况下，模型预测出现很大的偏差。
5、bert模型
很多下游任务（QA和natural language inference）都是基于两个句子之间关系的理解，基于此项任务，为了增强模型对句子之间关系的理解能力。BERT有两种size，base版一共有110M参数，large版有340M的参数，也就是说，不论是base还是large，BERT的参数量都是上亿的，这个量还是相当大的：
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