为什么Bert中的CLS在未fine tune时作为sentence embedding性能非常糟糕？
我们来聊聊 Bert 中那个CLS（Classifier）Token，为什么在它还没被“驯服”（finetune）之前，单独拿出来作为句子的表示（sentence embedding）时，效果常常不尽如人意，甚至可以说是差强人意。这背后其实隐藏着 Transformer 模型，特别是 Bert 的设计哲学和训练方式。
首先，我们要明白 Bert 的核心任务是什么。Bert 被设计成一个“预训练”模型，它的目标是理解语言的上下文关系，掌握词语在不同语境下的含义。它通过两种主要任务来学习：
1. Masked Language Model (MLM)：随机遮盖输入句子中的一部分词，让模型去预测被遮盖的词。这个任务强迫模型深入理解词语之间的依赖关系，以及它们在整个句子中的作用。
2. Next Sentence Prediction (NSP)：给模型两个句子，让它判断第二个句子是否是第一个句子的下一句。这个任务旨在让模型理解句子间的逻辑关系和连贯性。
CLS Token 的“原生”使命
在这个预训练阶段，CLS Token 的角色是作为整个输入序列的聚合器，或者说是一个“占位符”。当 Bert 处理一个句子（或句子对）时，CLS Token 会和句子中的每一个词（包括特殊标记如 SEP）进行交互，并通过自注意力机制（selfattention）吸纳所有词语的信息。最终，CLS Token 的输出向量，理论上，包含了整个句子（或句子对）的“概括性”信息。
然而，这个“概括性”信息是为后续的 NSP 任务 服务的。在 NSP 任务中，CLS Token 的输出向量会被送入一个简单的分类器（一个单层的神经网络），来预测“是否为下一句”。也就是说，CLS Token 的最终形态，是为了帮助这个简单的分类器做判断而塑造出来的。它的向量表示，被隐式地“优化”以服务于预测下一个句子，而不是去捕捉句子本身的精细语义，或者说，它并没有被训练去编码整个句子的独立语义信息。
为什么未经微调就糟糕？
1. “偏科”的训练目标：如上所述，Bert 的预训练目标（MLM 和 NSP）并没有直接将“生成高质量句向量”作为目标。MLM 关注词语层面的预测，NSP 关注句子对的匹配。CLS Token 确实在 NSP 中扮演了关键角色，但它的输出向量是那个简单分类器的输入，而不是分类器本身。这就好比你训练一个学生去解数学题，他可能数学学得很好，但你让他去写一篇文学评论，他未必能做好，因为他的“能力”被引导向了另一个方向。
2. 信息“泛化”不足：CLS Token 的向量确实包含了整个句子的信息，但这种信息是高度依赖于 Bert 的预训练任务的。在没有针对下游任务（如情感分析、文本分类、语义相似度计算等）进行微调的情况下，CLS Token 的向量可能包含了大量与“下一句预测”相关的信号，但对于其他需要捕捉句子深层语义的任务来说，这些信号可能并不那么重要，甚至可能是一种“噪音”。
3. “粗粒度”的表示：CLS Token 本质上是一个全局平均或者说聚合。虽然自注意力机制能让它关注到句子中的所有词，但它最终就是一个固定维度的向量。要用这一个向量来概括一个句子复杂的语义信息，本身就是一个巨大的挑战。而对于一些需要精细语义匹配的任务，一个全局性的、未经过特定任务优化的向量，很难区分细微的语义差别。
4. 缺乏“负例”或“对比”学习：很多优秀的 sentence embedding 模型（比如 SentenceBERT 等）是通过对比学习（contrastive learning）来训练的。它们会通过一些技巧（如 Siamese Network 或 Triplet Network）来确保语义相似的句子在向量空间中距离更近，不相似的句子距离更远。Bert 的预训练没有这种直接的对比机制来优化句向量的“可区分性”和“语义距离”。
5. CLS Token 并非“万能”的句向量：Bert 作为一个语言模型，它的强大在于上下文理解。如果真的要用 Bert 来生成句向量，更常见且效果更好的做法是：
平均池化（Average Pooling）：将除了CLS Token 之外所有词（token）的输出向量进行平均。这通常比直接用 CLS 向量更能捕捉到句子整体的语义信息。
最大池化（Max Pooling）：取所有词输出向量中的最大值。
训练特定的 sentence embedding 模型：如 SentenceBERT (SBERT)，它通过修改 Bert 的输出层，并进行专门的对比学习，从而生成质量极高的句向量。SBERT 会将输入的句子对分别输入两个共享权重的 Bert 模型（Siamese Structure），然后通过一个 Pooling 层（通常是平均池化）和输出的分类器来计算相似度。
总结一下，CLS Token 在未经微调时性能糟糕，主要原因在于：
它的“训练目标”是为 NSP 服务，而不是直接生成语义丰富的句向量。
其包含的信息是为预测下一句而“偏向”的，泛化到其他任务的句向量表示能力受限。
缺乏专门的句向量训练范式（如对比学习），导致其向量表示在语义相似度上不够鲁棒。
所以，虽然 CLS Token 在 NSP 任务中功不可没，但如果想让 Bert 作为一个通用的句向量生成器，我们通常需要通过微调或采用专门的 sentence embedding 模型来达到目的。
首先，我们要明白 Bert 的核心任务是什么。Bert 被设计成一个“预训练”模型，它的目标是理解语言的上下文关系，掌握词语在不同语境下的含义。它通过两种主要任务来学习：
1. Masked Language Model (MLM)：随机遮盖输入句子中的一部分词，让模型去预测被遮盖的词。这个任务强迫模型深入理解词语之间的依赖关系，以及它们在整个句子中的作用。
2. Next Sentence Prediction (NSP)：给模型两个句子，让它判断第二个句子是否是第一个句子的下一句。这个任务旨在让模型理解句子间的逻辑关系和连贯性。
CLS Token 的“原生”使命
在这个预训练阶段，CLS Token 的角色是作为整个输入序列的聚合器，或者说是一个“占位符”。当 Bert 处理一个句子（或句子对）时，CLS Token 会和句子中的每一个词（包括特殊标记如 SEP）进行交互，并通过自注意力机制（selfattention）吸纳所有词语的信息。最终，CLS Token 的输出向量，理论上，包含了整个句子（或句子对）的“概括性”信息。
然而，这个“概括性”信息是为后续的 NSP 任务 服务的。在 NSP 任务中，CLS Token 的输出向量会被送入一个简单的分类器（一个单层的神经网络），来预测“是否为下一句”。也就是说，CLS Token 的最终形态，是为了帮助这个简单的分类器做判断而塑造出来的。它的向量表示，被隐式地“优化”以服务于预测下一个句子，而不是去捕捉句子本身的精细语义，或者说，它并没有被训练去编码整个句子的独立语义信息。
为什么未经微调就糟糕？
1. “偏科”的训练目标：如上所述，Bert 的预训练目标（MLM 和 NSP）并没有直接将“生成高质量句向量”作为目标。MLM 关注词语层面的预测，NSP 关注句子对的匹配。CLS Token 确实在 NSP 中扮演了关键角色，但它的输出向量是那个简单分类器的输入，而不是分类器本身。这就好比你训练一个学生去解数学题，他可能数学学得很好，但你让他去写一篇文学评论，他未必能做好，因为他的“能力”被引导向了另一个方向。
2. 信息“泛化”不足：CLS Token 的向量确实包含了整个句子的信息，但这种信息是高度依赖于 Bert 的预训练任务的。在没有针对下游任务（如情感分析、文本分类、语义相似度计算等）进行微调的情况下，CLS Token 的向量可能包含了大量与“下一句预测”相关的信号，但对于其他需要捕捉句子深层语义的任务来说，这些信号可能并不那么重要，甚至可能是一种“噪音”。
3. “粗粒度”的表示：CLS Token 本质上是一个全局平均或者说聚合。虽然自注意力机制能让它关注到句子中的所有词，但它最终就是一个固定维度的向量。要用这一个向量来概括一个句子复杂的语义信息，本身就是一个巨大的挑战。而对于一些需要精细语义匹配的任务，一个全局性的、未经过特定任务优化的向量，很难区分细微的语义差别。
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5. CLS Token 并非“万能”的句向量：Bert 作为一个语言模型，它的强大在于上下文理解。如果真的要用 Bert 来生成句向量，更常见且效果更好的做法是：
平均池化（Average Pooling）：将除了CLS Token 之外所有词（token）的输出向量进行平均。这通常比直接用 CLS 向量更能捕捉到句子整体的语义信息。
最大池化（Max Pooling）：取所有词输出向量中的最大值。
训练特定的 sentence embedding 模型：如 SentenceBERT (SBERT)，它通过修改 Bert 的输出层，并进行专门的对比学习，从而生成质量极高的句向量。SBERT 会将输入的句子对分别输入两个共享权重的 Bert 模型（Siamese Structure），然后通过一个 Pooling 层（通常是平均池化）和输出的分类器来计算相似度。
总结一下，CLS Token 在未经微调时性能糟糕，主要原因在于：
它的“训练目标”是为 NSP 服务，而不是直接生成语义丰富的句向量。
其包含的信息是为预测下一句而“偏向”的，泛化到其他任务的句向量表示能力受限。
缺乏专门的句向量训练范式（如对比学习），导致其向量表示在语义相似度上不够鲁棒。
所以，虽然 CLS Token 在 NSP 任务中功不可没，但如果想让 Bert 作为一个通用的句向量生成器，我们通常需要通过微调或采用专门的 sentence embedding 模型来达到目的。
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