Fine‑tune BERT Cho Text Classification Thường Thêm Những Lớp Nào Ở Phía Trên Đầu Ra?

Mở đầu

Nhiều người khi bắt đầu làm việc với BERT thường gặp cùng một câu hỏi: mô hình đã mạnh như vậy, vì sao vẫn phải “đắp” thêm lớp ở phía trên đầu ra cho bài toán phân loại văn bản? Việc hiểu đúng cấu trúc này giúp triển khai mô hình rõ ràng hơn, đặc biệt khi bước vào các dự án thực tế.

Giải Thích Dễ Hiểu

BERT hoạt động như một bộ mã hóa ngữ nghĩa. Toàn bộ câu được biến thành vector ẩn, trong đó token

thường được dùng làm đại diện chung cho toàn câu.
Tuy nhiên, vector này chưa phù hợp trực tiếp để dự đoán nhãn. Vì vậy, người ta thêm các lớp đơn giản ở phía trên để chuyển đổi vector ẩn thành xác suất phân loại.

Các Lớp Thường Gặp Khi Fine‑Tune BERT

• Một lớp Dense tuyến tính để biến vector
  [CLS]
  thành không gian nhãn.
• Một hàm kích hoạt dạng Softmax hoặc Sigmoid, tùy thuộc bài toán phân loại nhiều lớp hay đa nhãn.
• Nếu mô hình hướng đến ổn định hơn, đôi khi thêm Dropout trước lớp Dense.

Ví Dụ Thực Tế

Trong bài toán phân loại cảm xúc tiếng Việt (tích cực – trung tính – tiêu cực), đầu ra

được đưa qua Dropout, sau đó qua Dense để tạo 3 logit tương ứng.
Softmax chuyển các logit này thành xác suất. Quy trình này giúp mô hình dự đoán được ý nghĩa tổng quát của câu.

Góc Nhìn Khi Làm Dự Án AI/ML

Khi đưa mô hình vào pipeline thật, nhóm triển khai thường chú ý:

• Định dạng dữ liệu đầu vào giống với lúc huấn luyện (tokenization, padding, attention mask).
• Đảm bảo lớp phía trên đầu ra khớp với số nhãn của bộ dữ liệu.
• Theo dõi độ ổn định của mô hình bằng cách lưu log, version checkpoint, cách làm quen thuộc trong các bước MLOps cơ bản.

Liên Hệ Kiến Thức Nền

Phần này kết nối khá tự nhiên với nhóm kiến thức từ Machine Learning cơ bản (regression, classification trong module ML‑1) đến NLP (tokenization, embedding trong module NLP) và sau đó là GenAI/LLMs.
Người học AI thường đi qua các nền tảng này trước khi làm fine‑tune những mô hình lớn như BERT.

Lời Khuyên Học Thuật Cho Người Bắt Đầu

Bạn có thể thử bắt đầu bằng một bài toán phân loại văn bản nhỏ, dùng một lớp Dense đơn giản phía trên BERT để quan sát sự thay đổi trong độ chính xác.
Điều này giúp hiểu rõ vai trò của từng thành phần trong mô hình.

---

Hỏi Đáp Nhanh Về Chủ Đề BERT Text Classification

Có phải lúc nào cũng dùng token

cho phân loại không?
Có, vì đây là vector đại diện toàn câu trong BERT.

Có thể thêm nhiều lớp Dense hay không?
Có thể, miễn là cấu trúc phù hợp dữ liệu và không gây quá khớp.

Dropout có bắt buộc không?
Không, nhưng thường được dùng để tăng ổn định.

Softmax dùng cho mọi loại phân loại?
Không, bài toán đa nhãn thường dùng Sigmoid.

---

FAQ Về Chương Trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.

Tài Nguyên Học AI:

• Chương trình AIO
• Bài viết & tài liệu học AI
• Tutorial