预训练的bert模型 底层 词固定向量值么 比如猫 经过微调他的张量会变么

预训练的 BERT 模型在微调时，底层词向量的张量值通常会变化，但具体是否变化取决于微调策略。以下是详细解析：

一、BERT 词向量的本质：可学习的嵌入表示

BERT 的词向量（Token Embeddings）是预训练阶段通过海量文本学习到的稠密向量表示，每个词对应一个固定维度的张量（如 BERT-base 是 768 维）。这些向量在预训练时捕捉了词的通用语义（如 “猫” 对应 “动物、宠物” 等概念），但在微调时：

二、微调时词向量是否更新？分两种情况：

1. 默认情况：词向量会随微调更新

• 在大多数 NLP 任务的微调中，模型会端到端训练所有参数，包括词嵌入层。例如，当用 BERT 做 “宠物领域情感分析” 时：
  • 预训练的 “猫” 向量可能只包含通用语义（如 “动物”），但微调时模型会根据任务数据（如 “我家猫很可爱”→正面情感），让 “猫” 的向量更偏向 “积极情感相关的语义特征”，从而张量值发生变化。
• 原因：微调的目标是让模型整体参数适应特定任务，而词向量作为底层表示，更新后能让上层 Transformer 更好地捕捉任务相关语义。

2. 特殊情况：冻结词向量（不更新）

• 当任务数据量极少时，为避免过拟合，可能会冻结底层词嵌入层，仅训练上层 Transformer 参数。此时：
  • “猫” 的张量值保持预训练时的状态，不随任务改变。
• 适用场景：如小众领域（如古代汉语处理），预训练的通用词向量已足够，或数据量太少无法支撑底层参数更新。

三、为什么微调时更新词向量能提升效果？

以 “猫” 为例：

• 预训练阶段：“猫” 的向量编码了百科、新闻等通用语料中的语义（如 “哺乳动物、宠物、抓老鼠”）。
• 微调至宠物医疗任务：若任务数据中 “猫” 常与 “疫苗、疾病” 相关，微调会让 “猫” 的向量新增这些领域的语义特征（如张量中对应 “医疗” 的维度权重增加），使模型更精准理解任务场景下的词义。

四、技术实现：以 Hugging Face Transformers 为例

在 Python 中用 Transformers 微调时，默认会更新所有参数，包括词向量：

python

 

运行

 

 

 

 

from transformers import BertModel, BertTokenizer, AdamW

# 加载预训练模型
model = BertModel.from_pretrained("bert-base-chinese")
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")

# 微调时，默认requires_grad=True（可训练）
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = True  # 这是默认设置，无需显式声明

# 若要冻结词向量，可：
for param in model.embeddings.parameters():
    param.requires_grad = False

 

五、总结：词向量的 “动态适应性”

• 预训练阶段：词向量是通用语义的 “基础版本”。
• 微调阶段：
  • 若数据充足且任务与预训练领域差异大，更新词向量能让模型 “定制化” 语义表示（如 “猫” 在宠物医疗 vs. 动物学论文中的不同语义侧重）。
  • 若数据少或领域高度重合，冻结词向量可保留预训练知识，避免 “学偏”。

简言之：BERT 的词向量不是 “固定不变” 的，而是像海绵一样，能在微调中吸收任务专属的语义信息，从而改变张量值。