简介：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型，通过完成Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）任务进行训练。本文将深入探讨BERT的MLM任务，帮助读者更好地理解这一关键预训练任务。
BERT，全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是一种基于Transformer的预训练语言模型。在BERT的训练过程中，主要涉及两个任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。其中，MLM任务是BERT训练的核心。
MLM任务的目的是让模型能够根据上下文预测被掩盖的词。在一个句子中，15%的词会被随机掩盖，并用“[MASK]”替换。然后，使用分类模型预测“[MASK]”实际上是什么词。为了使预训练与微调阶段更加一致，BERT在MLM任务中进行了改进。在预训练阶段，被选中的15%的词中，有80%被替换为“[MASK]”，有10%被替换为一个随机词，有10%保持不变。这样的设计可以使得模型在微调阶段更加容易适应新的任务。
虽然BERT是基于多层的Transformer堆叠而来，但其网络结构细节并未在论文中详细提及。不过，从公开的源码实现来看，BERT的网络结构大体上应该是类似于Transformer的结构。
总的来说，MLM任务是BERT训练的关键部分，通过这一任务，BERT能够学习到丰富的语言知识，为各种自然语言处理任务提供强大的基础。对于想要深入了解BERT的读者，建议阅读相关论文和源码实现，以便更好地理解这一复杂的预训练模型。