图解BERT、ELMo及其他（NLP如何突破迁移学习）
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原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
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内容提要
BERT是一种自然语言处理模型，有两个模型大小：BERT BASE和BERT LARGE，支持多种语言的预训练模型。它使用WordPieces标记单词，并可使用PyTorch和AllenNLP库创建上下文化的单词嵌入。
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关键要点
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BERT是一种自然语言处理模型，分为BERT BASE和BERT LARGE两种大小。
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BERT的发布标志着自然语言处理的新纪元，打破了多项语言任务的记录。
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BERT使用了多种先进的NLP概念，如半监督序列学习、ELMo和Transformer。
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BERT的主要应用之一是句子分类，通过微调训练分类器。
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BERT模型有两个版本：BERT BASE和BERT LARGE，分别有12和24个编码器层。
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BERT的输入包括一个特殊的[CLS]标记，用于分类任务。
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BERT的输出是一个向量，可用于分类器，通常使用单层神经网络。
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BERT引入了新的词嵌入方法，超越了传统的Word2Vec和GloVe。
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ELMo通过上下文生成词嵌入，显著提升了语言理解能力。
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ULM-FiT为NLP提供了有效的迁移学习方法。
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Transformer模型在处理长距离依赖方面优于LSTM。
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BERT使用了掩码语言模型的概念，通过掩盖输入的15%来训练模型。
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BERT的预训练过程包括处理两个句子之间的关系。
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BERT不仅可以微调，还可以用于特征提取，生成上下文化的词嵌入。
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BERT支持多种语言，包括英语和中文，并提供多种预训练模型下载。
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