BERT后时代, XLNet 在20个任务上超越BERT,引起不小的关注。最重要的改进是 XLNet 实现了不在输入中加[Mask] 标志,同样可以利用上下文信息,解决了BERT预训练和微调不一致的问题。 1、XLNet如何实现在不加 [Mask…
codes是bert/modeling.py at master · google-research/bert (github.com) defcreate_masks(input_mask):input_mask=np.array(input_mask)n,sequence_length=input_mask.shapek1=input_mask[:,None,:]k2=np.ones_like(input_mask)[:,:,None]k3=k1*k2k=(1.0-k3)*(-1e6)returnk 现在拿到了mask的,in...
然后,我们反思理解了原因,其实Bert就是把这个词给<mask>掉预测这个词是什么,再往里面探本质是要学习一个attention map或者说similaritymatrix,学习<mask>的单词和其他单词的相似性,我们让对角线元素为0的做法犯了两个错误:第一个 自己和自己的相似性肯定是最大的,这样做相当于摒弃了自己的信息,完全让别的单词的信...
当然！mask 的位置会被序列中的其他词注意到！反向想一下，如果 mask 的位置能被 attention 自动忽视的...
BERT modeling前向传递过程中，直接拿input_mask赋值给attention_mask进行前向传播。因此，[mask] token...
如何通过Bert实现类似left-to-right的语言模型呢? 一开始自己以为 只能如下使用。 自己以为关于attention_mask的输入只能是对每句话都产生一个二维的attention_mask. 但是自己需要实现left-to-right的模拟,使此时的字不能看到下一个字,只能依靠以前的字,这该怎么办呢?
BERT 后时代,XLNet 在 20 个任务上超越 BERT,引起不小的关注。最重要的改进是 XLNet 实现了不在输入中加 [Mask] 标志,同样可以利用上下文信息,解决了 BERT 预训练和微调不一致的问题。 1. XLNet 如何实现在不加 [Mask] 情况下利用上下文信息呢?
在bert中为了训练输入的参数,采用了自监督的方式在大规模预料上进行预训练,对于词级别采用的MLM( Masked LM ),主要过程和方式如下: 1.随机masked掉输入序列中所有token的15%,使用[MASK]标记,在词表中是需要有[MASK]标记的,然后训练的目标就是去预测这些...
fn forward(&self, hidden_states: &Tensor, attention_mask: &Tensor) -> Result<Tensor> { let _enter = self.span.enter(); let query_layer = self.query.forward(hidden_states)?; let key_layer = self.key.forward(hidden_states)?; @@ -245,6 +243,7 @@ impl Module for BertSelfAttention...
Mask是机器翻译等自然语言处理任务中经常使用的环节。在机器翻译等NLP场景中,每个样本句子的长短不同,对于句子结束之后的位置,无需参与相似度的计算,否则影响Softmax的计算结果。 我们用国外博主Transformer详解博文[^2]中的例子来将上述计算串联起来解释。 输入为词向量矩阵X,每个词为矩阵中的一行,经过与W进行矩阵乘法...