手撕 Transformer 和手撕 bert区别

“手撕 Transformer” 和 “手撕 BERT” 虽然都涉及手动实现深度学习模型，但二者在目标、复杂度、应用场景和技术细节上存在显著差异。以下从多个维度对比分析：

一、核心目标与应用场景

对比项	手撕 Transformer	手撕 BERT
本质	实现 Transformer 的基础架构（编码器 + 解码器）	实现基于 Transformer 的预训练语言模型
核心任务	构建通用序列处理框架，适用于翻译、生成等任务	构建大规模预训练 + 微调的 NLP 范式
应用场景	需自定义模型结构（如语音、图像领域）	需基于预训练权重做下游任务（如文本分类）

二、技术复杂度与实现重点

1. Transformer（基础架构）

关键模块：
- 多头注意力机制：手动实现 Q/K/V 矩阵生成、维度变换、Softmax 计算（需处理数值稳定性）。
- 位置编码：实现正弦 / 余弦函数编码或学习型编码。
- 残差连接与 LayerNorm：处理张量形状匹配（如x + sublayer(x)）。
难点：
- 多头并行计算的张量操作（如(batch, seq_len, d_model) → (batch, heads, seq_len, d_k)）。
- 编码器 - 解码器交互（Seq2Seq 任务中的 Cross-Attention）。

2. BERT（预训练模型）

关键模块：
- 仅编码器架构：丢弃 Transformer 的解码器，堆叠多层编码器（如 12 层或 24 层）。
- 预训练任务：
  - MLM（掩码语言模型）：随机掩码 15% 的 token，预测被掩码的词。
  - NSP（下一句预测）：判断两句话是否连续。
- 特殊 token 设计：[CLS]分类 token、[SEP]分隔符、[MASK]掩码符。
难点：
- 预训练数据处理（如掩码策略、句子对构建）。
- 大规模训练优化（如混合精度、梯度累积）。

三、代码实现的核心差异

1. Transformer 核心代码示例

python
 
运行
 
 
 
 

class Transformer(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super().__init__()
        # 编码器和解码器
        self.encoder = TransformerEncoder(src_vocab_size, d_model, nhead, num_layers)
        self.decoder = TransformerDecoder(tgt_vocab_size, d_model, nhead, num_layers)
        self.generator = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size)
        
    def forward(self, src, tgt, src_mask, tgt_mask):
        # 编码源语言
        memory = self.encoder(src, src_mask)
        # 解码目标语言（结合源语言编码）
        output = self.decoder(tgt, memory, tgt_mask, src_mask)
        return self.generator(output)

 

2. BERT 核心代码示例

python
 
运行
 
 
 
 

class BERT(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, d_model, nhead, num_layers):
        super().__init__()
        # 仅需编码器（无解码器）
        self.encoder = TransformerEncoder(vocab_size, d_model, nhead, num_layers)
        # MLM预测头
        self.mlm_head = nn.Sequential(
            nn.Linear(d_model, d_model),
            nn.GELU(),
            nn.LayerNorm(d_model),
            nn.Linear(d_model, vocab_size)
        )
        # NSP预测头
        self.nsp_head = nn.Linear(d_model, 2)
        
    def forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids):
        # 获取编码表示
        outputs = self.encoder(input_ids, attention_mask)
        # [CLS] token用于分类
        cls_output = outputs[:, 0, :]
        # 预测掩码token
        mlm_output = self.mlm_head(outputs)
        # 预测下一句关系
        nsp_output = self.nsp_head(cls_output)
        return mlm_output, nsp_output

 

四、数据处理与训练流程

对比项	Transformer	BERT
数据格式	源语言 - 目标语言对（如中英句子对）	单文本或文本对（如段落、问题 - 答案）
训练目标	最大化目标序列的生成概率	最小化 MLM 和 NSP 任务的损失
训练数据量	特定领域的平行语料（通常数百万句对）	大规模无标注文本（如 Wikipedia、BooksCorpus）
训练技巧	标签平滑、学习率预热	掩码策略（如 80% 替换为 [MASK]、10% 随机替换）

五、应用场景与扩展方向

1. Transformer 的应用

神经机器翻译（如 Google Translate）。
文本生成（如 GPT 系列的基础架构）。
跨模态任务（如 Vision Transformer 处理图像）。

2. BERT 的应用

文本分类（如情感分析）。
问答系统（如 SQuAD 任务）。
命名实体识别（NER）。

六、面试中的高频问题差异

Transformer 相关问题	BERT 相关问题
1. 为什么需要多头注意力？	1. BERT 为什么使用 MLM 而非传统语言模型？
2. 如何处理长序列输入（如超过 512 tokens）？	2. BERT 的输入表示有哪些部分组成？
3. LayerNorm 应该放在残差连接前还是后？	3. 为什么 BERT 在微调时比从头训练效果好？

总结：选择 “手撕” 哪个更有价值？

选 Transformer：适合想深入理解深度学习基础架构、需要自定义模型（如处理音频、图像）的场景。
选 BERT：适合专注 NLP 任务、希望快速应用预训练模型解决实际问题的场景。

二者的关系类似于 “造汽车引擎”（Transformer）与 “改装汽车”（BERT）：前者是基础能力，后者是应用创新。实际中，建议先掌握 Transformer 的核心实现，再扩展到 BERT 等变种，形成完整的技术栈。

posted @ 2025-06-22 16:11 m516606428 阅读(66) 评论(0) 收藏举报

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