定義：

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種預訓練的語言模型，它基于Transformer架構(gòu)，通過在大規(guī)模的未標記文本上進行訓練來學習通用的語言表示。

輸入

在BERT中，輸入是一個文本序列，通常以單詞或子詞（如WordPiece）的形式表示。輸入序列需要經(jīng)過預處理步驟，包括分詞、添加特殊標記（如起始標記[CLS]和分隔標記[SEP]），并轉(zhuǎn)化為對應的詞索引（input_ids）。此外，還需要創(chuàng)建一個注意力掩碼（attention_mask），用于指示哪些位置是真實的單詞，哪些位置是填充的。輸入序列的長度通常會被填充或截斷為固定長度。

輸出

BERT模型的輸出包含以下部分：

• last_hidden_state（最后一層的隱藏狀態(tài)）：這是BERT模型最后一層的輸出，它是一個三維張量，形狀為[batch_size, sequence_length, hidden_size]。它包含了輸入序列的每個位置的隱藏表示，其中hidden_size是BERT模型的隱藏單元大小。
• pooler_output（池化層輸出）：這是經(jīng)過池化層處理后的輸出，形狀為[batch_size, hidden_size]。它是對最后一層隱藏狀態(tài)進行匯總得到的整個句子的表示，通常用于句子級別的任務。
• hidden_states（所有層的隱藏狀態(tài)）：這是一個包含了每一層隱藏狀態(tài)的張量。其中，hidden_states[0]對應輸入的嵌入層，而hidden_states[i]（其中1 <= i <= num_hidden_layers）對應BERT模型的第i層隱藏狀態(tài)。

輸出的含義：

• last_hidden_state中的每個位置表示了輸入序列在語義和句法上的編碼信息，可以用于下游任務的特征提取和表示學習。
• pooler_output是對整個句子進行匯總的表示，可以用于句子級別的分類或回歸任務。
  hidden_states提供了每一層的隱藏狀態(tài)，可以用于進一步的分析、可視化或其他任務的需求。

關(guān)于層數(shù)：
Transformer模型中的編碼器層和解碼器層的數(shù)量可以根據(jù)具體的模型架構(gòu)和任務需求進行設(shè)置。通常情況下，Transformer模型由多個編碼器層和解碼器層組成。

在經(jīng)典的Transformer模型中，如"Attention Is All You Need"論文所述，編碼器和解碼器都包含了6個層。這個設(shè)置是基于作者的經(jīng)驗和實驗結(jié)果得出的，并且在許多自然語言處理任務中表現(xiàn)良好。

BERT模型引入了Transformer的編碼器部分，因此，BERT的層數(shù)也是基于Transformer的6層編碼器進行擴展的。BERT-Base模型具有12個編碼器層，而BERT-Large模型具有24個編碼器層。這樣的設(shè)計選擇是為了增加模型的表示能力和語義學習能力。