BERT的改进：ModernBERT
BERT还在更新！
因为上下文窗口限制，BERT只能处理512个token。
为了更长，可以抽取关键句子，或者修改位置编码
但现在，ModernBERT来了，使用了最新的技术架构，支持8192的context length。
架构
基于标准Transformer架构，添加了各项最新技术。
1.偏置项：只保留最后一个解码器线性层的偏置项。禁用layer norm中的偏置项。使得可以给线性层更大的参数量。
2.位置编码：由随机的可学习的位置编码转换为ROPE旋转位置编码。有利于扩展上下文窗口。
3.归一化：采用前置归一化，仍旧是标准的层归一化。在嵌入层后添加了一个层归一化，移除了第一个注意力层的第一个层归一化。这是为了防止重复。
4.激活函数：由RLU变为GeGLU。
5.注意力机制：每三层使用全局注意力，其余采用128个token的局部注意力。提高训练速度。
6.无填充方法：在训练和推理过程中去除填充令牌，将所有序列连接成一个序列进行处理。将小批量中的所有序列连接成一个单一序列。
7.Flash Attention。
8.层数：深且窄的语言模型在下游性能上优于较浅的对应模型，但代价是推理速度较慢。
base和large分别有22层和28层，总参数量分别为1.49亿和3.95亿。
base的隐藏层维度是768，large是1024.
9.分词器：采用BPE方法。
10.采用序列打包方法，避免高方差。
训练
1.训练任务：MLM任务，30%的掩码率。
2.优化器：StableAdamW优化器.
3.学习率调度：热身-稳定-衰减（WSD）方法。