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...
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...
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：...
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
百度试题 结果1 题目BERT包含以下预训练任务 A. Language Model LM B. Masked Language Model MLM C. Next Sentence Prediction NSP D. Permuted Language Modeling PLM 相关知识点: 试题来源: 解析 BC
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 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 反馈 收藏 举报 ...
一言以蔽之,MLM就是随机掩盖掉部分字符让模型来预测,而NSP则是同时输入模型两句话让模型判断后一句话是否真的为前一句话的下一句话,最终通过这两个任务来训练BERT模型中的权重参数。 如图10-38所示便是整个NSP和MLM任务数据集的构建流程。第①②步是根据原始语料来构造NSP任务所需要的输入和标签。第③步则是随机...
4. 大模型做代码生成类的任务效果如何? 5. bert和mbert的区别 6. 了解什么加速引擎,都是怎么提升运算速度的? 7. 介绍一下TFIDF 8. bert预训练方法 9. MLM 和 NSP都有什么缺点 10. 介绍transformer以及multi attention,为什么用多头 11. 了解什么attention的变种 ?
另一个优化分支就是从BERT的两个预训练任务(MLM、NSP)着手。特别是第一个预训练任务MLM(被大家公认为这是一个极其有效且有新意的无监督任务),MacBERT、SpanBERT就是从第一个任务入手,主要通过优化语言遮盖方式进行模型优化,得到了提升。 1. MacBERT MacBERT,全称叫做MLM as correction BERT,名字告诉了大家,MacBERT...