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)...
MLM 训练方法让 BERT 有极强的理解语义能力，远超同期选手，但复杂的训练也很大降低了训练效率。4.2 ...
Bert依然是依赖Transformer模型结构,我们知道GPT采用的是Transformer中的Decoder部分的模型结构,当前位置只能attend到之前的位置。而Bert中则没有这样的限制,因此它是用的Transformer的Encoder部分。 因此本文提出BERT模型解决双向化的表征预训练。预训练的目标有两个: (1)masked language model(MLM)(类似完形填空一...
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 用softmax 计算词汇表中每个单词...
MLM 从输入中随机地掩盖一些词,其目标是基于上下文,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...
1.BERTbert全称bidirectionalencoderrepresentationfromtransformer,是使用无监督方式利用大量无标注文本形成的语言模型,其架构为...bert对应的使用了Mask遮盖部分单词,这样我们在预测mask部分的时候,实际上是同时使用了上下文信息的,这也就是所谓的“双向”的含义。 那么MLM是怎么做的呢?1.随机把一 ...
另外一个缺陷就是这些嵌入模型没有考虑单词的上下文。就像之前提到的“bank”例子,在不同的语境下同一个单词可能会有不同的含义。 然而,WordVec之类的模型将不同语境中的“bank”以同样的向量表示。 于是,一些重要的信息被遗漏了。 ELMo与ULMFiT ELMo是对语言多义性问题提出的解决方案——针对那些在不同上下文中具有...
1、MLM(Maked Language Model)掩蔽语言模型,Bert通过MLM方法来随机掩蔽句子中的一个词元,设计模型根据上下文信息去预测该词元。通过此种方法,使模型能够很好地解决多义词匹配和上下文语义理解问题。2、NSP(Next Sentence Prediction)下一句预测,随机选取多组 两个连接或两个不连接的句子,设置它们是否连续(为上下文)的...
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,由于随机替换在所有词中只发生1.5%,所以并不会影响模型对于语言的理解。
Transformer 是Google Brain 2017的提出的一篇工作,它针对RNN的弱点进行重新设计,解决了RNN效率问题和传递中的缺陷等,在很多问题上都超过了RNN的表现。Transfromer的基本结构如下图所示,它是一个N进N出的结构,也就是说每个Transformer单元相当于一层的RNN层,接收一整个句子所有词作为输入,然后为句子中的每个词都做出...