1.2、对MLM中token替换方案的改进,减少pre-training与fine-tuning阶段的差异 作者发现,在pre-training阶段,一句话中有15%的token被选中,然后将这些token用"[MASK]"替换。而在fine-tuning阶段,给BERT模型的输入并没有token被"[MASK]"替换。 为了减少pre-training与fine-tuning阶段的差异,在pre-training阶段,对MLM任...
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...
(3)输出层 与MLM不同,NSP只需要判断输入文本x(2)是否为x(1)下一句,因此,在NSP中BERT使用[CLS]位的隐含层表示进行分类预测。 [CLS]位的隐含层表示由上下文语义表示h的首个分量h0构成。 得到h0之后,预测输入文本的分类概率P P = Softmax(h0Wp+bo) 得到分类概率P后,与真实标签y计算交叉熵损失,学习模型参数。
在预训练阶段，BERT模型会进行两个关键任务：Masked Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)。对于MLM任务，其核心是在一个句子中随机选择15%的token，并用"[MASK]"符号替换这些token。随后，模型将预测"[MASK]"处应填充的词是什么。在这一过程中，作者提出了一种改进的替换策略：...
MLM 的灵感来自 Cloze 任务（Taylor, 1953）。MLM 随机遮蔽输入中的一些 token，，目标在于仅基于遮蔽词的语境来预测其原始词汇 id。与从左到右的语言模型预训练不同，MLM 目标允许表征融合左右两侧的语境，从而预训练一个深度双向 Transformer。除了 MLM，我们还引入了一个「下一句预测」（next sentence prediction）...
百度试题 结果1 题目BERT预训练任务中,有关N-gram掩码和原始掩码语言模型(MLM)的难度关系,下列哪个描述是正确的 A. 难度一样 B. N-gram masking比MLM难 C. MLM比N-gram masking难 D. 无法比较 相关知识点: 试题来源: 解析
-*- coding: utf-8 -*- # 词级别的中文Nezha预训练 # MLM任务 import osos.environ['TF_KERAS'...
对于MLM任务,BERT首先随机选择输入序列中的一些字(Token),然后将这些Token替换为特殊的[MASK]Token。模型的任务是预测这些被遮蔽的Token的原始值。其损失函数可以表示为: m(|x)表示在|x中被遮蔽的Token,X\m(|x)表示在|x中没有被遮蔽的Token。 对于SOP任务,模型的输入是两个句子,模型需要预测这两个句子是否连...
研究者还注意到,即使在训练了 100 万步之后,最大的模型仍然没有过拟合。因此,他们决定删除 dropout,以进一步提高模型能力。如下图 3b 所示,去掉 dropout 可以显著提高 MLM 准确度。 图3b:移除 dropout 前后的模型性能。 表9:移除 dropout 前后的结果,此处使用的模型是 ALBERT-xxlarge。
如上图所示,TAL-EduBERT采取了与BERT相同的两种预训练任务来进行预训练学习,分别是教育领域字级别任务(Masked Language Modeling,简称MLM)和句子级别的训练任务(Next Sentence Prediction,简称NSP),通过这两个任务,使得TAL-EduBERT能够捕获教育ASR文本数据中的字、词和句子级别的语法和语义信息。