BERT有什么局限性？
从XLNet论文中，提到了BERT的两个缺点，分别如下：
- BERT在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被Mask掉，这些被Mask掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，然而有时候这些单词之间是有关系的，比如”New York is a city”，假设我们Mask住”New”和”York”两个词，那么给定”is a city”的条件下”New”和”York”并不独立，因为”New York”是一个实体，看到”New”则后面出现”York”的概率要比看到”Old”后面出现”York”概率要大得多。
- 但是需要注意的是，这个问题并不是什么大问题，甚至可以说对最后的结果并没有多大的影响，因为本身BERT预训练的语料就是海量的(动辄几十个G)，所以如果训练数据足够大，其实不靠当前这个例子，靠其它例子，也能弥补被Mask单词直接的相互关系问题，因为总有其它例子能够学会这些单词的相互依赖关系。
- BERT的在预训练时会出现特殊的[MASK]，但是它在下游的fine-tune中不会出现，这就造成了预训练和微调之间的不匹配，微调不出现[MASK]这个标记，模型好像就没有了着力点、不知从哪入手。所以只将80%的替换为[mask]，但这也只是缓解、不能解决。
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相较于传统语言模型，Bert的每批次训练数据中只有 15% 的标记被预测，这导致模型需要更多的训练步骤来收敛。
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另外还有一个缺点，是BERT在分词后做[MASK]会产生的一个问题，为了解决OOV的问题，我们通常会把一个词切分成更细粒度的WordPiece。BERT在Pretraining的时候是随机Mask这些WordPiece的，这就可能出现只Mask一个词的一部分的情况
例如：
probability这个词被切分成”pro”、”#babi”和”#lity”3个WordPiece。有可能出现的一种随机Mask是把”#babi” Mask住，但是”pro”和”#lity”没有被Mask。这样的预测任务就变得容易了，因为在”pro”和”#lity”之间基本上只能是”#babi”了。这样它只需要记住一些词(WordPiece的序列)就可以完成这个任务，而不是根据上下文的语义关系来预测出来的。类似的中文的词”模型”也可能被Mask部分(其实用”琵琶”的例子可能更好，因为这两个字只能一起出现而不能单独出现)，这也会让预测变得容易。
为了解决这个问题，很自然的想法就是词作为一个整体要么都Mask要么都不Mask，这就是所谓的Whole Word Masking。这是一个很简单的想法，对于BERT的代码修改也非常少，只是修改一些Mask的那段代码。
参考链接：