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...
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? XLNet 通过Permutation Language Modeling (PLM)重排输入文本,使得当前词的下文也有可能出现在当前词的「上文」中,而实际的操作不是通过...
from pprint import pprint as print # 这个pprint能让打印的格式更好看一点 from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer checkpoint = 'distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint) model = AutoModelForSequenceClassification....
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...
既然都mask了，我觉得是不会再和其他单词向量计算attention的。另外BERT中特殊的mask技巧(随机mask 15%的...
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?
transformer库帮我们处理了很多细节，我们现在详细的介绍它里面到底做了什么。我们将令牌输入到语言模型中，如GPT-2和BERT，作为张量进行推理。张量就像一个python列表，但有一些额外的特征和限制。比如说，对于一个2+维的张量，该维中的所有向量必须是相同的长度。例如,from torch import tensortensor([[1,2], [3...
checkpoint='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english'tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)model=AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(checkpoint) 对一个句子,使用tokenizer进行处理: 代码语言:javascript 复制 s='Today is a nice day!'inputs=tokenizer(s,return_tensors='pt'...
python huggingface-transformers bert-language-model Share Improve this question Follow asked Jun 15, 2022 at 14:56 Paschalis 1811313 bronze badges Add a comment 1 Answer Sorted by: 0 When attention_mask == 1 indicates that attention is paid to the token. Forcing it to zero effectively...