BERT 是双向 Transformer，这是它的一个核心创新点。下面我从 技术原理、与传统 Transformer 的区别、以及双向性的实际意义 来详细解释为什么 BERT 被称为“双向 Transformer”。

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一、什么是 BERT 的“双向”？

在 BERT 的论文中，双向的原文是 "Bidirectional", 更准确地说，BERT 是“深度双向（deeply bidirectional）”的 Transformer 编码器。

这个“双向”指的是：

在每一层 Transformer 中，每个词（token）的表示都能同时看到其左边和右边的上下文。

也就是说，BERT 在预训练阶段对句子的处理是 同时从左往右和从右往左都考虑上下文信息的。

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二、对比：BERT vs GPT

模型	基于结构	上下文类型	是否双向
GPT	Transformer Decoder	单向（从左到右）	否
BERT	Transformer Encoder	双向（同时看左右）	是

• GPT 采用左到右的自回归（AutoRegressive）语言建模方式，预测当前词时，只依赖其左边的词。

• BERT 使用 Masked Language Model（MLM）来随机遮住输入中的一部分词，然后预测被遮住的词，它需要依赖左右两侧的词语来推理出被遮住的词。

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三、为什么 BERT 是双向 Transformer？

1. BERT 的预训练任务：Masked Language Modeling（MLM）

BERT 用的是 Masked Language Model，即在输入中随机掩盖一部分 token（如 [MASK]），训练模型去预测这些被遮盖的词：

• 举例：

  • 输入：The man went to the [MASK]

  • 目标：预测 [MASK] 为 store 或 park 等

此时，模型 必须利用 [MASK] 左右两侧的信息 来做预测。因此，它在每一层都需要看到整个句子（不是单向的）。

这一点和 GPT 的左到右建模完全不同。

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2. Transformer 本身结构支持双向

Transformer 编码器（Encoder）中使用的是 自注意力机制（Self-Attention），它允许每个 token 与输入序列中的所有 token 建立联系：

• 在 BERT 中，没有添加任何掩码（mask）来阻止右边的信息参与注意力，因此它是自然的双向结构。

• GPT（Decoder）则添加了下三角 mask，阻止模型看见未来的信息，使得它只能看到左边。

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四、BERT 的双向性优势

1. 上下文更完整

   • 传统语言模型（如 GPT）只能从一个方向理解上下文，而 BERT 可以同时考虑前后信息，对句子理解更深。

   • 这对于命名实体识别、问答、自然语言推理等任务效果更好。

2. 更强的表示能力

   • 每一个 token 的 embedding 编码，融合了整句话的语义信息，有利于更复杂的语义建模。

3. 对称建模句子结构

   • 适用于文本蕴含、句子对匹配等需要对称理解的任务。

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五、总结

• BERT 是双向 Transformer，因为它在预训练阶段使用 MLM 任务，在每一层 Transformer 编码器中都能同时访问 token 的左右上下文。

• 双向性的实现依赖于 Transformer 编码器 的自注意力机制，不加入方向性掩码。

• 相比传统的单向语言模型（如 GPT），BERT 的双向特性使得它在多种自然语言理解任务中表现更强。