"BERT和Transformer到底学到了什么"
BERT和Transformer是当前自然语言处理（NLP）领域最热门的两个技术，自从2018年提出以来，BERT和Transformer就引发了NLP学术及工业界领域极大的反响，并在各种应用中取得了各种突破性成果。那么，BERT和Transformer到底学到了什么呢？
BERT是基于Transformer的模型，它使用了多层的Transformer encoder来编码输入文本，从而学习到语言知识。Transformer是由Google研究院提出的一种深度学习模型，它可以 parallelize sequential computation，极大地提高了模型的训练速度和效果。
BERT的模型架构主要由两个部分组成：预训练阶段和Fine-Tuning阶段。在预训练阶段，BERT使用大量的无标注数据来学习语言知识，而在Fine-Tuning阶段，BERT使用少量的有标注数据来学习特定任务的知识。这种two-stage的架构使得BERT可以学习到泛化的语言知识，并且可以轻松地适应各种NLP任务。
那么，BERT到底学到了什么呢？通过对BERT的探寻，我们可以看到，BERT学习到了大量的语言知识，包括文本分类、命名实体识别、语句关系识别、阅读理解、问答等等。这些知识都是通过Transformer encoder学习到的，而Transformer encoder的key component是Self-Attention Mechanism。
Self-Attention Mechanism是Transformer encoder的核心组件，它允许模型关注输入文本的不同部分，并学习到文本之间的关系。这种机制使得模型可以学习到句法和语义特征，从而提高模型的语言理解能力。
此外，BERT还学习到了大量的领域知识，包括领域pecific知识和领域agnostic知识。领域specific知识是指模型学习到的特定领域的知识，而领域agnostic知识是指模型学习到的泛化的领域知识。
在探寻BERT和Transformer时，我们可以使用可视化方法来探寻模型学习到的知识。例如，通过可视化Attention图，我们可以看到模型学习到的句法和语义特征。通过可视化Probing Classifer，我们可以看到模型学习到的领域知识。
BERT和Transformer到底学到了什么？它们学习到了大量的语言知识和领域知识，并且可以轻松地适应各种NLP任务。这些知识都是通过Transformer encoder学习到的，而Transformer encoder的核心组件是Self-Attention Mechanism。
在语言模型中，BERT和Transformer扮演着非常重要的角色，它们可以学习到大量的语言知识，并且可以轻松地适应各种NLP任务。因此，在未来的NLP研究中，BERT和Transformer将继续扮演着核心角色。
在结语中，我们可以看到，BERT和Transformer是当前NLP领域最热门的技术，它们可以学习到大量的语言知识和领域知识，并且可以轻松地适应各种NLP任务。因此，在未来的NLP研究中，BERT和Transformer将继续扮演着核心角色。
