a)是句子对的分类任务
b)是单个句子的分类任务
c) 是问答任务
d)是序列标注任务
首先我自己最常用的就是：文本分类、序列标注和文本匹配。
这四个都是比较简单的，我们来看d)序列标注，其实就是把所有的token输出，做了一个softmax，去看它属于实体中的哪一个。对于单个样本，它的一个文本分类就是使用CLS这边，第一个CLS的输出，去做一个微调，做一个二分类，或者是多分类。
a)这个其实本质是一个文本匹配的一个任务，文本匹配就是把两个句子拼接起来，去判断它是否相似。左上角也是用CLS输出判断，0不相似，1相似。基本上其实就是这样，其实在下游任务中它使用还是比较简单的。
如何提升BERT在下游任务中的效果或者是表现。因为我们在实际应用中，很少会让你自己去从头训练一个bert。一般都是用训练好的，就是大公司放出来的bert，然后我们自己在自己的任务中做一些微调。
很多朋友的做法都是，先获取谷歌中文或者是其它公司的bert，然后基于自己的任务数据去做微调。但是我们想要更好的性能的话，现在有很多tirck需要去做。
首先，我想提的第一点就是去做 Post training。
四步骤
比如做微博文本情感分析：
一般经验是，先做Domain transfer，再进行 Task transfer，最后Fine-tune 性能是最好的。
如何再相同领域数据中进行further pre-training
动态mask：就是每次epoch去训练的时候mask，而不是一直使用同一个。
bert在训练的时候使用的是固定的mask，就是把文本mask之后存在本地，然后每次训练的时候都是使用同一个文件，也就是说每次训练的时候我们使用的都是同样的mask标志。比如之前的例子【我爱吃饭】，每次训练的时候都是mask掉了这个”吃“，这样其实不太好。然后动态mask呢，就是每个epoch训练之前，去对数据进行mask。
刚才说bert一直使用同一套mask，也不太准确，它是有做一些改进，他有复制一些文本，大家具体去看一下论文。
n-gram mask：其实比如ERINE 和 SpanBert都是类似于做了实体词的mask。
我们可以退一步，就是如果你自己训练的时候，你没有特别准确的实体词，你可以不做实体词的mask，你可以做n-gram mask.
我们在做的时候参数一定要设置得特别的好，Batch size其实16，32，64，128影响不太大；Learning rate（Adam）5e-5,3e-5,2e-5，尽可能小一点避免灾难性遗忘；在微调的时候number of epochs，一般是3、4个，一般不会太大；weighted decay修改后的adam，使用warmup，搭配线性衰减，这个是比较重要的；
还有就是比如在预训练的时候做数据增强（一些简单的EDA）、自蒸馏、外部知识的融入（比如融入知识图谱的知识，或者加一些实体词的信息），这些都可以，不过比较吃机器。
