这就是所谓的 “masked LM” (MLM),其实就是 Cloze task完形填空! 但这个办法存在两个问题: 缺陷1:MASK造成了预训练与微调过程的失配,为了缓解这个问题,他们弄出了一个骚操作:并不总是将“masked” words 替换为真正的 [MASK]标记,而是在训练时随机选择15%的tokens,然后按照8:1:1的比例做以下三种操作:(1)...
在我之前的一篇文章中,我详细介绍了如何在Python中实现遮掩语言模型:Introduction to PyTorch-Transformers: An Incredible Library for State-of-the-Art NLP (with Python code) b. 下句预测 遮掩语言模型(MLMs)学习单词之间的关系。 此外,BERT还对下句预测任务进行训练以学习句子之间的关系。...
BERT在MLM中进行重建[MASK]的过程，是相互独立的。有时候会造成模型训练时部分信息的损失。
在我之前的一篇文章中,我详细介绍了如何在Python中实现遮掩语言模型:Introduction to PyTorch-Transformers: An Incredible Library for State-of-the-Art NLP (with Python code) b. 下句预测 遮掩语言模型(MLMs)学习单词之间的关系。 此外,BERT还对下句预测任务进行训练以学习句子之间的关系。 这类任务的典型例子...
作者Jacob Devlin不走寻常路，这种拿着锤子找钉子的方法也带来了缺陷，即MLM预训练时的mask问题，比如...
Bert其实是一个多任务模型(对应损失函数的两部分loss),它的任务就是有两个自监督任务组成,也就是上面说的Masked language Model(MLM完形填空)和Next sentence Prediction(NSP)。它主要解决两个问题:1)有了transfer能力,可以预训练+fine tuning; 2)不需要依赖标注数据,在数据上不受限制了,这一点对NLP非常重要。
使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标 输入表示包含了3个组成部分:词嵌入张量: word embeddings;语句分块张量: segmentation embeddings;位置编码张量: position embeddings。最终的embedding向量是将上述的3个向量直接做加和的结果。
MLM从输入中随机地掩盖一些词,其目标是基于其上下文来预测被掩盖单词的原始词汇。与从左到右的语言模型预训练不同,MLM目标允许表示融合左右两侧的上下文,这使得可以预训练深度双向Transformer。Transformer编码器不知道它将被要求预测哪些单词,或者哪些已经被随机单词替换,因此它必须对每个输入词保持分布式的上下文表示。此外...
1. Masked LM (MLM) 在将单词序列输入给 BERT 之前,每个序列中有 15% 的单词被 [MASK] token 替换。 然后模型尝试基于序列中其他未被 mask 的单词的上下文来预测被掩盖的原单词。 这样就需要: 在encoder 的输出上添加一个分类层 用嵌入矩阵乘以输出向量,将其转换为词汇的维度 ...