对MLM和NSP任务进行介绍; 从代码架构的角度介绍了训练这两个任务是如何得到总的交叉熵loss。 一、MLM任务介绍 1.1、任务内容 在一个句子中,随机选中一定百分比(实际是15%)的token,将这些token用"[MASK]"替换。然后用分类模型预测"[MASK]"实际上是什么词; 1.2、对MLM中token替换方案的改进,减少pre-training与fine...
所以就得到最后的Loss。 加上了这个任务,对于一些下游做与Span类型有关的任务有了很大的提升,如实体识别,指代消解等。 2.3 对于NSP任务的解析及改用 NSP这个任务在预训练类型的训练中,一直被人诟病,觉得作用不大。SpanBERT文章,也弃用了NSP,而是直接把上下句当成一个长句的语料,进行训练。觉得超长句语料可以让预...
Google发布24个小型BERT模型,直接通过MLM损失进行预训练 Google最新推出24个精简的BERT模型供下载,赶在白色情人节之前为广大NLP研究者送上一份厚礼。 Google最新推出24个精简的BERT模型供下载,赶在白色情人节之前为广大NLP研究者送上一份厚礼。 BERT胜在模型大,也败在模型大! BERT一出世就带着「狂破11项记录」的光...
为解决这一问题,BERT采取了两种方法:(1)让左右信息分别建模不可观察到对方,直到最终被concat起来预测目标词,即ELMO,这种方法不直观,但通过画图理解就清晰了;(2)直接在输入层将W3掩码掉,只计算W3的loss,这就是BERT的MLM。
正在施工中的代码库也接入了Roberta预训练模型,同时支持半监督,领域迁移,降噪loss,蒸馏等模型优化项,...
MLM损失的计算方式是使用交叉熵损失函数。对于每个被掩盖的单词,模型会输出一个概率分布,表示每个可能的单词是正确单词的概率。交叉熵损失函数会计算模型输出的概率分布与真实单词的分布(实际上是一个one-hot编码,其中正确单词的位置是1,其余位置是0)之间的差异。
easy-bert是一个中文NLP工具,提供诸多bert变体调用和调参方法,极速上手;清晰的设计和代码注释,也很适合学习 - easy-bert/easy_bert/bert4pretraining/mlm_trainer.py at cce7a8636470b8cdcd65dd1762d7c1e1761a2afd · old-wang-95/easy-bert
( output_dir= OUTPUT_DIR, overwrite_output_dir=True, num_train_epochs=1, per_device_train_batch_size= 32, save_steps=1000, save_on_each_node=True, prediction_loss_only=True, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, data_collator=data_collator, train_dataset=dataset, ) ...
bert中针对词的MLM分为3种方式:[MASK],原始词和随机词。 1 首先选取所有词中的15%个数 2 15%的选择词数中,80%用[MASK]的tocken表示,10%用原始tocken表示,10%用随机tocken表示。 首先看[MASK]的用处: [MASK]引入后,作为模型输入;模型输出为[MASK]词对应位置的词表示,然后loss通过交叉熵计算,希望模型输出...
prediction_loss_only=True, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset, eval_dataset=eval_dataset, data_collator=data_collator, ) trainer.train() trainer.save_model(out_model_path) eval_results = trainer.evaluate() ...