BERT,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于Transformer的预训练语言模型。在BERT的训练过程中,主要涉及两个任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。其中,MLM任务是BERT训练的核心。MLM任务的目的是让模型能够根据上下文预测被掩盖的词。在一个句子中,15%的词...
Transformers中Bert的MLM任务代码 Transformers的mlm任务主要依赖的类为TFBertLMPredictionHead,通过这个类,预测初每个token的logits,具体的代码如下 classTFBertLMPredictionHead(tf.keras.layers.Layer):def__init__(self,config:BertConfig,input_embeddings:tf.keras.layers.Layer,**kwargs):super().__init__(**kw...
MLM和NSP任务的训练是在transformers/src/transformers/models/bert/modeling_bert.py中的BertForPreTraining类,该类的框架如下图所示: 图2 训练MLM和NSP任务的架构图 在该类__init__方法中有定义两个类self.bert = BertModel(config) 和self.cls = BertPreTrainingHeads(config),用self.bert获取输入样本的句向量...
在BERT模型中,MLM(Masked Language Model)是一种用于损失函数的特殊技术,它通过在输入序列中随机掩盖一些标记,并要求模型根据上下文来预测这些掩盖的标记,从而促使模型更好地学习双向语境信息。本文将对BERT中的MLM损失函数进行深入探讨。 一、MLM损失函数的定义 MLM损失函数是指在训练BERT模型时用到的一种特殊的损失函...
在BERT模型的训练过程中,并没有直接使用内积这一操作。然而,在使用BERT模型进行微调或者应用时,内积可能会涉及到,比如在对BERT模型输出的向量进行相似度计算时,可以使用内积来计算向量之间的相似度。 总的来说,BERT的MLM任务和内积这两个概念在自然语言处理中属于不同的领域,它们之间并没有直接的关联。BERT的MLM任务...
📖 在前面的章节中,我们已经探讨了基于BERT预训练模型的几种常见下游任务。现在,我们将深入探讨如何从头开始实现NSP(Next Sentence Prediction)和MLM(Masked Language Modeling)任务,并训练BERT模型。🔍 NSP任务的目标是判断两句话是否构成连续的文本。模型需要接收两句话作为输入,并预测第二句话是否是第一句话的下一...
BERT源码课程片段6:BERT模型Pre-Training中的MLM及NSP源码实现及最佳实践 视频内容围继承BERT训练任务的实现和原理解析,包括Next Sentence Prediction与Mask Language Model两大主要任务。解释了CLS token在确定句子间关系的作用,并展示了hidden vector的生成和处理,涉及到分类任务的逻辑一致性。提到了模型训练过程中的技术...
MLM,全称“Masked Language Model”,可以翻译为“掩码语言模型”,实际上就是一个完形填空任务,随机 Mask 掉文本中的某些字词,然后要模型去预测被 Mask 的字词,示意图如下: ▲ BERT的MLM模型简单示意图 其中被 Mask 掉的部分,可以是直接随机选择的 Tok...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的MLM(Masked Language Model)损失是这样设计的:在训练过程中,BERT随机地将输入文本中的一些单词替换为一个特殊的[MASK]标记,然后模型的任务是预测这些被掩盖的单词。具体来说,它会预测整个词汇表中每个单词作为掩盖位置的概率。
而 MLM 则被多数预训练模型保留下来。由 Roberta的实验结果也可以证明，Bert 的主要能力应该是来自 ...