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。 具体来说,如果你有一个词汇表大小为V,对于一个被掩...
内容总结: 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"[…
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...
结构:BERT(有pooling层)+dropout+线性输出层 num_labels=1,默认为回归任务,使用 MSELoss;否则认为是分类任务 BertForMultipleChoice 作用:多项选择 输入:一组分次输入的句子 输出:选择某一句子的单个标签 结构:BERT(有pooling层)+dropout+一维线性输出层 输入量为[batch_size, num_choices]数量的句子 BertForToken...
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」的光环,用压倒性的参数量暴力突围。可以说,BERT的成功,成就...
使loss=0。因此，在设计多层双向语言模型时，存在目标词泄露的问题。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。
其中，NSP 任务在后续的一些预训练任务中经常被嫌弃，例如 Roberta 中将 NSP 任务直接放弃，Albert 中将 ...
loss, logits = self.model(batch_input_ids, batch_att_mask, labels=batch_label_ids) else: loss, logits = self.model( batch_input_ids, batch_att_mask, labels=batch_label_ids, return_dict=False ) labels_predict = torch.argmax(logits, dim=-1) train_acc = self._get_acc_one_step(labe...
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 f2808413c46ce92646aa8dc69220be830b6b40cc · old-wang-95/easy-bert
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...