BERT常见面试题问题

Posted 2023-03-09 莱维贝贝、

算法工程师常见面试问题总结之BERT面试常见问题总结

1.简单描述下BERT的结构

答：BERT是Google在2018年提出的一种基于Transformers的预训练语言模型。BERT的设计理念是通过大规模无标注语料库的预训练，使得模型能够学习到丰富的语言知识，并将其用于下游自然语言处理任务中。
BERT的最大特点是采用了双向编码器（bidirectional encoder）来处理自然语言，因此不同于传统的自然语言处理模型，可以双向预测上下文中的词语。BERT模型采用Transformer作为编码器，具有多层的transformer encoder结构，使其能够处理长文本，并且在各种自然语言处理任务中取得了非常优秀的结果。
BERT的训练过程采用了两种预训练任务，即Masked Language Model和Next Sentence Prediction。Masked Language Model是通过将一些输入的单词随机遮盖掉，然后让模型来预测这些被遮盖的单词，从而使得模型能够学习到上下文相关的单词表示。而Next Sentence Prediction则是通过输入两个句子，并让模型来判断这两个句子是否是连续的，从而使得模型能够学习到句子间的关系。
BERT模型的预训练任务完成之后的作用，可以将其fine-tuning到各种下游自然语言处理任务中，如情感分析、命名实体识别、句子关系判断等。在大量下游任务中，BERT模型取得了领先的效果。

2.BERT的embedding向量是什么?

答：BERT的embedding向量是一种将自然语言中的单词转化为向量表示的方法。在BERT模型中，每个单词都被映射为一个固定长度的向量，这个向量的长度由模型的超参数决定，通常为768维或1024维。BERT的embedding向量是在预训练阶段通过训练模型得到的，其中每个单词的embedding向量被训练出来，使得相似的单词在向量空间中距离更近，而不相似的单词距离更远。

3.BERT的三个Embedding直接相加会对语义有影响吗？

答： BERT的三个Embedding分别是Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings。这三个Embedding的作用是将输入的文本转化为模型可以处理的向量表示。
Token Embeddings是将输入的单词或者词组映射为对应的向量，其中每个单词的向量是从预训练的词表中获取的。Segment Embeddings是用于区分不同的句子，它将不同的句子中的单词赋予不同的标识，以区分它们在不同句子中的位置。Position Embeddings是用于编码单词在序列中的位置信息，以便模型能够学习到单词之间的相对距离和顺序关系。
三者所包含的信息不同，相加不影响后期的解耦，如果向加权或者乘除，后期很难解耦三者所表达的意义。

4.为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词，可以是其他的比例吗？

答：在BERT中选择mask掉15%的词是通过经验得出的。具体来说，这个15%的比例是在BERT的开发过程中通过实验得出的最优比例，它能够在模型的训练中取得比较好的效果。在预训练的过程中，BERT随机将输入序列中的一些单词mask掉，即将这些单词用特殊的标记（如"[MASK]"）替换掉，然后让模型去预测这些被mask掉的单词。这个预测任务可以让模型学习到单词之间的上下文关系和语义信息，从而提高模型的表现。虽然15%的比例在BERT中表现良好，但是在不同的任务和数据集上，最优的mask比例可能会有所不同。因此，在具体的应用场景中，可以根据实际情况调整mask比例以获得更好的效果。

5.BERT怎么进行mask的呢？

答：随机把一句话中 15% 的 替换成以下内容:

1. 这些 有 80% 的几率被替换成 [mask ]；
2. 有 10% 的几率被替换成任意一个其他的 ；
3. 有 10% 的几率原封不动。

6.其mask相对于CBOW有什么异同点？

答：Mask的策略不同：在CBOW中，不会使用Mask的策略。CBOW的训练是基于固定长度的滑动窗口，即将一段长度为m的文本序列划分成若干个长度为n（n < m）的文本片段。对于每个文本片段，模型会将中心单词周围的n个单词作为输入，然后预测中心单词。相比之下，BERT使用的是Mask策略，即将文本序列中随机选取的一部分单词替换为特殊的"[MASK]"标记，然后预测这些被Mask的单词。
输入的信息不同：CBOW的输入是固定长度的文本片段，而BERT的输入是整个文本序列。在CBOW中，由于每个文本片段的长度固定，因此无法捕捉到长距离的语义信息；而在BERT中，由于输入是整个文本序列，因此可以捕捉到更长的语义信息，从而提高模型的表现。
模型的复杂度不同：BERT相比CBOW模型更加复杂。BERT使用了一个双向Transformer模型，其中包含12（或24）个Transformer层，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络等多个子层。相比之下，CBOW只使用了一个浅层神经网络。

7.word2vec到BERT又改进了什么？

答：模型的深度和复杂度：BERT比Word2Vec更加深度和复杂，其中包含12（或24）个Transformer层，每个层都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络等多个子层，从而可以处理更复杂的文本信息。
上下文信息的利用：Word2Vec只考虑了单词的局部上下文信息，而BERT使用了Mask策略来随机屏蔽一些单词并预测它们，从而可以同时考虑全局和局部的上下文信息。
多任务学习：BERT使用了多任务学习的方法，在训练时同时进行了掩码语言建模和下游任务的学习，从而可以在不同任务中共享学习到的知识，提高模型的泛化能力和效果。
Pre-training和Fine-tuning两阶段的训练方式：BERT使用了Pre-training和Fine-tuning两阶段的训练方式。在Pre-training阶段，BERT在大规模文本语料库上进行预训练，学习语言的通用知识；在Fine-tuning阶段，BERT将预训练的模型微调到特定的下游任务上，以获得更好的性能和效果。

8.使用BERT预训练模型为什么最多只能输入512个词？

答：BERT模型输入的限制是因为模型架构的设计和计算资源的限制。为了在输入序列中引入位置信息，BERT在输入序列中增加了特殊的[CLS]和[SEP]标记，其中[CLS]标记用于表示整个序列的分类信息，[SEP]标记用于区分不同句子或文本片段。

9.有什么方法可以解决BERT输入长度的限制？

答：截断输入序列：可以通过截断输入序列的方式来减少序列的长度。可以选择截断序列的开始或结尾部分，或者根据序列中的关键信息来选择截断位置。但是需要注意，截断过多可能会导致模型性能下降
分段式输入：可以将长序列划分为多个段落，每个段落都是BERT模型的输入。在输入序列中，每个段落之间使用[SEP]标记来分隔。这种方法可以有效地解决输入长度的限制，但是需要根据任务需求设计合适的分段策略

10.BERT中的[CLS]有什么用?

答：[CLS]标记可以被看作是整个输入序列的一个摘要或汇总，它可以代表整个输入序列的语义信息。因为，[CLS]一开始没有任何意义，自注意力机制使其关注了到了整个序列的信息。

11.什么任务适合bert，什么任务不适合？

答：适合的有：文本分类、问答系统、命名实体识别、语言生成；不适合：不需要或不侧重于理解自然语言中的语义信息，或者是因为数据量不足或任务本身的限制。（如特定领域、小样本等）

12.BERT的优缺点

答：优点：

1. 预训练：BERT通过大规模无监督语料预训练，可以学习到丰富的语言知识，为下游任务提供更好的特征表示。
2. 可迁移性：BERT在多个下游任务中均取得了优异的性能，说明它的特征表示具有很强的可迁移性。
3. 长文本处理：BERT采用了Transformer结构，可以较好地处理长文本，而且可以并行计算，训练速度更快。
4. 上下文敏感：BERT考虑了上下文信息，可以更好地处理多义词等语言现象，提高了自然语言处理的效果。

缺点：

1. 计算资源消耗大：BERT模型较大，需要较高的计算资源，训练时间和成本较高。
2. 数据量需求大：BERT需要大量的无监督语料进行预训练，数据量需求较大。
3. 长度限制：BERT输入长度有限制，只能输入512个词，且只能处理两个句子的关系。
4. 预测效率低：BERT模型较大，需要较长的推理时间，不适合实时应用场景。

13.elmo、GPT、bert三者之间有什么区别？

答：模型结构：Elmo使用的是双向LSTM模型，GPT使用的是单向Transformer模型，而BERT使用的是双向Transformer模型。BERT是目前最先进的模型，它在模型结构上做了一些改进，如使用了双向Transformer模型和Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction任务。
预训练任务：Elmo使用的是单向和双向语言模型，GPT使用的是单向语言模型，BERT使用的是Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction任务。其中，BERT使用的Masked Language Modeling任务与传统的预测下一个词的语言模型不同，它要求模型从输入文本中掩盖一部分词汇，让模型学会在输入缺失的情况下仍然能够准确预测缺失部分的单词。
文本编码：Elmo将词向量和上下文信息分别进行编码，得到一个表示每个单词的向量和一个表示整个句子的向量。GPT和BERT都采用了基于Transformer的模型，可以将整个句子作为输入，同时考虑单词在上下文中的位置信息和词与词之间的交互作用。
应用场景：Elmo适用于对上下文敏感的自然语言处理任务，如命名实体识别、关键词提取等。GPT适用于自然语言生成和对话系统等任务，BERT适用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、问答系统、命名实体识别等。

14.为什么 BERT 比 ELMo 效果好？

答：双向Transformer模型：BERT使用了双向Transformer模型，可以同时考虑上下文中的左侧和右侧信息，而ELMo只使用了双向LSTM模型，只能考虑左侧或右侧的上下文信息。
预训练任务：BERT使用了Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction两个任务进行预训练。Masked Language Modeling任务要求模型从输入文本中掩盖一部分词汇，让模型学会在输入缺失的情况下仍然能够准确预测缺失部分的单词。Next Sentence Prediction任务则要求模型判断两个句子是否相邻，以提高模型对上下文信息的理解能力。而ELMo则只使用了单向和双向的语言模型进行预训练。
Fine-tuning的方式：BERT在微调阶段引入了一个分类任务，可以根据具体任务要求，将预训练的模型微调到特定任务上。同时BERT在预处理阶段采用了WordPiece技术，可以将单词分成更小的子词，进一步提高模型的泛化能力。而ELMo则是将预训练的向量表示作为输入特征进行下游任务的微调。

15 BERT 的结构可以用LSTM替换吗？

答：BERT的结构不能简单地用LSTM替换。BERT模型采用的是Transformer结构，而LSTM则是一种递归神经网络结构，二者在结构和运算方式上有很大的不同。
Transformer结构的优点在于其能够并行计算，使得训练速度更快，并且可以处理更长的文本序列。而LSTM则需要按照时间步序列逐步计算，训练速度较慢，并且无法很好地处理长文本序列。
另外，BERT模型中引入了预训练的机制，可以利用大规模无标注数据进行预训练，学习到更丰富的语言知识，使其在下游任务中表现更加出色。而LSTM等传统的神经网络结构则需要更多标注数据进行训练，而且其表示能力也有限。

参考：
https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/84951508
https://blog.csdn.net/weixin_46515036/article/details/129237743
https://blog.csdn.net/katrina1rani/article/details/111699033
https://zhuanlan.zhihu.com/p/95594311
https://www.jianshu.com/p/55b4de3de410