BERT是一種使用Transformer作為網路結構的預訓練語言模型。相較於循環神經網路（RNN），Transformer可以並行計算，能夠有效處理序列資料。在BERT模型中，採用了多層Transformer來處理輸入序列。這些Transformer層利用自註意力機制，能夠對輸入序列進行全域關聯性的建模。因此，BERT模型能夠更好地理解上下文訊息，從而提高語言任務的效能。
BERT模型包含兩個主要階段：預訓練和微調。預訓練階段使用大規模語料庫進行無監督學習，以學習文本的上下文資訊並獲得語言模型參數。微調階段則在具體任務上使用預先訓練好的參數進行微調，以提高效能。這種兩階段的設計使得BERT能夠在各種自然語言處理任務中表現出色。
在BERT模型中，輸入序列首先透過嵌入層將單字轉換為向量表示，然後經過多個Transformer編碼器處理，最終輸出序列的表示。
BERT模型有兩個版本，分別是BERT-Base和BERT-Large。 BERT-Base由12個Transformer編碼器層組成，每層包含12個自註意力頭和一個前饋神經網路。自註意力頭計算輸入序列中每個位置與其他位置的相關性，並將這些相關性作為權重來聚合輸入序列的資訊。前饋神經網路對輸入序列中每個位置的表示進行非線性變換。因此，BERT模型透過多層的自註意力和非線性變換來學習輸入序列的表示。 BERT-Large相比於BERT-Base擁有更多的層和更大的參數規模，因此能夠更好地捕捉輸入序列的語意和上下文資訊。
BERT-Large是在BERT-Base的基礎上增加了更多的層數。它包含24個Transformer編碼器層，每層有12個自註意力頭和一個前饋神經網路。相較於BERT-Base，BERT-Large具有更多的參數和更深的層數，因此能夠處理更複雜的語言任務，並在一些語言任務中表現更出色。
需要注意的是，BERT模型的訓練過程中採用了雙向語言模型的方法，即在輸入序列中隨機遮蓋一些詞語，然後讓模型預測這些被遮蓋的詞語。這樣可以使得模型在處理任務時不僅能夠考慮前面的詞語對當前詞語的影響，還能夠考慮後面的詞語對當前詞語的影響。這種訓練方法也要求模型能夠在輸入序列的任意位置進行處理，因此需要使用多層Transformer來處理序列資訊。
以上是BERT模型中使用了多少個Transformer層？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
