BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種基于變形（Transformers）的預訓練語言模型，最初由谷歌公司開發，用于自然語言處理任務。BERT是一種雙向模型，它對上下文的詞語進行預測，能夠顯著提高自然語言處理的效果。使用BERT模型可以實現文本分類、文本生成、問答系統等等任務。

在BERT中，config.json是一個存儲所有超參數（超參數指那些不取決于數據本身的參數）的文件。這個文件包括訓練的batch size、學習率、dropout rate、Transformer層數、隱藏層大小等等參數。在新的任務上fine-tune BERT模型時，需要修改config.json文件中的一些超參數，以適應新的任務需求。

{
"attention_probs_dropout_prob": 0.1,
"hidden_act": "gelu",
"hidden_dropout_prob": 0.1,
"hidden_size": 768,
"initializer_range": 0.02,
"intermediate_size": 3072,
"max_position_embeddings": 512,
"num_attention_heads": 12,
"num_hidden_layers": 12,
"type_vocab_size": 2,
"vocab_size": 21128
}

上面的代碼展示了BERT中的config.json文件。這里解釋一下代碼中每個參數的含義：

• attention_probs_dropout_prob：attention機制的dropout概率
• hidden_act：激活函數
• hidden_dropout_prob：隱藏層的dropout概率
• hidden_size：隱藏層大小
• initializer_range：初始化權重的范圍
• intermediate_size：feed-forward層的大小
• max_position_embeddings：最大的文本長度
• num_attention_heads：每個Transformer層中的attention head的數量
• num_hidden_layers：Transformer層數
• type_vocab_size：類型詞匯表大小，例如bert\_zh中用于分割中文文本的標記
• vocab_size：詞匯表大小

在fine-tune時，修改這些參數可以使模型更適應新的任務需求。例如，在文本分類任務中，需要調整隱藏層大小、學習率和dropout rate等超參數，以提高模型分類的準確度。