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任务1：Masked Language Model
Maked LM 是为了解决单向信息问题，现有的语言模型的问题在于，没有同时利用双向信息，如 ELMO 号称是双向LM，但实际上是两个单向 RNN 构成的语言模型的拼接，由于时间序列的关系，RNN模型预测当前词只依赖前面出现过的词，对于后面的信息无从得知。
那么如何同时利用好前面的词和后面的词的语义呢？Bert 提出 Masked Language Model，也就是随机遮住句子中部分 Token，模型再去通过上下文语义去预测 Masked 的词，通过调整模型的参数使得模型预测正确率尽可能大。
怎么理解这一逻辑，Bert 预训练过程就是模仿我们学习语言的过程，要准确的理解一个句子或一段文本的语义，就要学习上下文关系，从上下文语义来推测空缺单词的含义。而 Bert 的做法模拟了英语中的完形填空，随机将一些单词遮住，让 Bert 模型去预测这个单词，以此达到学习整个文本语义的目的。
那么 Bert 如何做到”完形填空“的呢？
随机 mask 预料中 15% 的 Token，然后预测 [MASK] Token，与 masked token 对应的最终隐藏向量被输入到词汇表上的 softmax 层中。这虽然确实能训练一个双向预训练模型，但这种方法有个缺点，因为在预训练过程中随机 [MASK] Token 由于每次都是全部 mask，预训练期间会记住这些 MASK 信息，但是在fine-tune期间从未看到过 [MASK] Token，导致预训练和 fine-tune 信息不匹配。
而为了解决预训练和 fine-tune 信息不匹配，Bert 并不总是用实际的 [MASK] Token 替换 masked 词汇。
my dog is hairy → my dog is [MASK] 80%选中的词用[MASK]代替
my dog is hairy → my dog is apple 10%将选中的词用任意词代替
my dog is hairy → my dog is hairy 10%选中的词不发生变化
为什么 15% 的 Token 不完全 MASK？如果只有 MASK，这个预训练模型是有偏置的，也就是只能学到一种方式，用上下文去预测一个词，这导致 fine-tune 丢失一部分信息。
加上 10% 的随机词和 10% 的真实值是让模型知道，每个词都有意义，除了要学习上下文信息，还需要提防每个词，因为每个词都不一定是对的，对于 Bert 来说，每个词都需要很好的理解和预测。
有些人会疑惑，加了随机 Token，会让模型产生疑惑，从而不能学到真实的语义吗？对于人来说，完形填空都不一定能做对，而将文本中某些词随机替换，更是难以理解，从概率角度来说，随机 Token 占比只有 15% * 10% = 1.5%，预料足够的情况下，这并不会影响模型的性能。
因为 [MASK] Token 占比变小，且预测难度加大的原因，所以 MASK 会花更多时间。
任务2：Next Sentence Prediction
在许多下游任务中，如问答系统 QA 和自然语言推理 NLI，都是建立在理解两个文本句子之间的关系基础上，这不是语言模型能直接捕捉到的。
为了训练一个理解句子关系的模型，作者提出 Next Sentence Prediction，也即是预训练一个下一句预测的二分类任务，这个任务就是每次训练前都会从语料库中随机选择句子 A 和句子 B，50% 是正确的相邻的句子，50% 是随机选取的一个句子，这个任务在预训练中能达到 97%-98% 的准确率，并且能很显著的提高 QA 和 NLI 的效果。
Input = [CLS] the man went to [MASK] store [SEP]he bought a gallon [MASK] milk [SEP]
Label = IsNextInput = [CLS] the man [MASK] to the store [SEP]penguin [MASK] are flight ##less birds [SEP]
Label = NotNext
模型通过对 Masked LM 任务和 Next Sentence Prediction 任务进行联合训练，使模型输出的每个字 / 词的向量表示都能尽可能全面、准确地刻画输入文本（单句或语句对）的整体信息，为后续的微调任务提供更好的模型参数初始值。
作者：随时学丫
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来源：简书
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