classBERTMLP(nn.Module):'''@功能:继承nn.Module实现一个BERT+MLP的模型,包括__init__与forward两个方法@输入:bert预训练模型、隐藏层大小、标签类别@输出:数据经过模型的计算结果'''def__init__(self,emdeb,hidden_size,num_class):# 对传入模型的参数在__init__时定义super(BERTMLP,self).__init__(...
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
用旋转位置嵌入（RoPE）替换旧的位置编码，提升模型理解词语之间相对位置关系的表现，也有利于扩展到更长的序列长度。用GeGLU层替换旧的MLP层，改进了原始BERT的GeLU激活函数。通过移除不必要的偏置项（bias terms）简化架构，由此可以更有效地使用参数预算。在嵌入层之后添加一个额外的归一化层，有助于稳定训练。接着...
他们使用因果参数化替换了这些架构中的 FFT,并完全移除了 MLP 层。所得到的架构完全没有注意力,也完全没有 MLP。 他们在因果语言建模的标准数据集 PILE 上对 M2-GPT 进行了预训练。结果见表 8。 可以看到,尽管基于新架构的模型完全没有注意力和 MLP,但其在预训练的困惑度指标上依然胜过 Transformer 和 Hyena。
他们的研究灵感来自 MLP-mixer 和 ConvMixer;这两项研究观察到:许多机器学习模型的运作方式都是沿序列和模型维度轴对信息进行混合,并且它们往往对两个轴使用了单个算子。 寻找表现力强、次二次且硬件效率高的混合算子的难度很大。举个例子,MLP-mixer 中的 MLP 和 ConvMixer 中的卷积都颇具表现力,但它们都会随输入...
Finetune-based:属于基于交互的语义匹配方法,将Query和Doc对输入BERT进行句间关系Fine-tuning,最后通过MLP网络得到相关性分数。 Feature-based方式是经过BERT得到Query和Doc的表示向量,然后计算余弦相似度,所有业务场景下Query-Doc相似度都是固定的,不利于适配不同业务场景。此外,在实际场景下为海量Doc向量建立索引存储成本...
BERT的MLP和NSP联合训练,让其能适配下游多任务(Token级别和句子级别)的迁移学习 BERT缺点: [MASK] token在推理时不会出现,因此训练时用过多的[MASK]会影响模型表现(需要让下游任务去适配预训练语言模型,而不是让预训练语言模型主动针对下游任务做优化) 每个batch只有15%的token被预测,所以BERT收敛得比left-to-righ...
预测使用单隐藏层的多层感知机(self.mlp)。在前向推断中,它需要两个输入:BERTEncoder的编码结果和用于预测的词元位置。输出是这些位置的预测结果。 In [ ] import warnings from d2l import paddle as d2l warnings.filterwarnings("ignore") import paddle from paddle import nn In [ ] class MaskLM(nn....
Finetune-based:属于基于交互的语义匹配方法,将Query和Doc对输入BERT进行句间关系Fine-tuning,最后通过MLP网络得到相关性分数。 Feature-based方式是经过BERT得到Query和Doc的表示向量,然后计算余弦相似度,所有业务场景下Query-Doc相似度都是固定的,不利于适配不同业务场景。此外,在实际场景下为海量Doc向量建立索引存储成本...
实现下面的MaskLM类来预测BERT预训练的掩蔽语言模型任务中的掩蔽标记。预测使用单隐藏层的多层感知机(self.mlp)。在前向推断中,它需要两个输入:BERTEncoder的编码结果和用于预测的词元位置,输出是这些位置的预测结果。 class MaskLM(nn.Module): """BERT的掩蔽语言模型任务""" ...