bert中的升维3072，能更好的分离特征。
bert中最后对一维卷积进行池化，好处在于增加了模型的泛化能力，不同的池化方式(平均值、最大值）会带来不同的结果。
一维数据进行池化，利用padding=“SAME”，不会改变尺寸。
https://blog.csdn.net/Tourior/article/details/79544326
logits = self.l0(out)
start_logits, end_logits = logits.split(1, dim=-1)
logits.split将（64，128，2）变成2个（64，128，1）
start_logits = st
BERT，全称Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种预训练语言模型。该模型在自然语言处理任务中取得了显著的突破，尤其在文本理解和生成领域。本文主要讨论BERT的一些关键细节，包括特征的升维、一维卷积的池化操作以及模型损失函数的计算。
BERT模型通过升维至3072，旨在提高特征的可区分性。在预训练阶段，BERT通常采用Transformer架构，其中的多头自注意力机制允许模型学习到丰富的上下文信息。增大隐藏层维度可以容纳更多的信息，使得模型能够更好地捕捉文本的语义特征，从而提高对不同任务的适应性和泛化性能。
在模型的输出层，BERT经常应用一维卷积进行池化操作。一维卷积池化的主要好处是增强模型的泛化能力，因为不同的池化策略（如平均池化和最大池化）可以提取到不同类型的特征。平均池化倾向于捕获平滑的、全局的信息，而最大池化则更关注局部的突变和重要特征。使用`padding="SAME"`，确保了在池化过程中输入和输出的尺寸保持一致，这在处理固定长度输出时特别有用。
在编码器的输出上，我们看到`logits = self.l0(out)`，这表示通过最后一层线性层（通常标记为`l0`）将编码器的输出转换为logits。接下来，`start_logits, end_logits = logits.split(1, dim=-1)`将logits分割成两个张量，分别表示开始和结束位置的预测得分。这在问答任务中尤为关键，通过找到序列中最高得分的开始和结束位置，我们可以定位到答案的文本片段。`squeeze(-1)`操作是用来移除大小为1的维度，使得张量形状更利于后续处理。
在训练阶段，BERT通常使用交叉熵损失函数（`nn.CrossEntropyLoss()`）进行优化。这个损失函数结合了`nn.logSoftmax()`和`nn.NLLLoss()`的功能，适用于多分类问题。例如，对于一个包含三个类别的任务，输入张量`input`的形状为`(minibatch, C)`，其中`C`是类别数量。如果批量大小为1，且目标类别是0，那么`target = torch.tensor([0])`，计算损失时，`nn.CrossEntropyLoss()`会自动执行logSoftmax操作并计算负对数似然损失。
总结来说，BERT模型通过升维到3072来增强特征表示，使用一维卷积池化提升泛化性能，并结合交叉熵损失函数进行有效训练。这些细节都是BERT实现高效文本理解和生成的关键因素。在实际应用中，理解并掌握这些概念对于优化和调整模型以适应特定任务至关重要。
