2.3.2.1 【BERT】 Bert 为什么需要预训练任务 Masked LM ? 2.3.2.2 【BERT】 Bert 预训练任务 Masked LM 怎么做? 2.3.2.3 【BERT】 Bert 预训练任务 Masked LM 存在问题? 2.3.2.4 【BERT】 预训练和微调之间的不匹配的解决方法? 2.3.3 【BERT】Bert 预训练任务 之 Next Sentence Prediction 篇 2.3.3.1 ...
MLM 预训练任务存在一些缺点: 每一次训练只预测了 15% 的单词, 比较浪费计算力。 [mask] 只在训练的时候出现,在真实预测的时候是没有的,这导致训练和推断过程的不一致。 ELECTRA 针对 BERT 的这些问题,提出了 Replaced Token Detection (RTD) 预训练任务,其训练过程类似 GAN,如下图所示。 ELECTRA 训练过程 ELE...
0.1 Masked Language Modeling (MLM) 掩码语言模型对应“完形填空”任务,即随机遮蔽输入文本中的若干字符,之后通过语言模型预测出被遮蔽的内容。然而,这种预训练方式会导致预训练和微调阶段产生输入不匹配,因为微调阶段的输入不存在 [MASK] 字符。因此,BERT 模型采用了这样的解决方案:(1)80% 的概率采用 [MASK] 替换...
BERT:BidirectionalEncoderRepresentations fromTransformers,双向Transformer编码器,用来做预训练,针对一般的语言理解任务。 BERT没有decoder结构,和单向的GPT相比,机器翻译、文本摘要一类的生成性任务不太好做。 Abs BERT与ELMo和GPT相关,利用无标记文本联合左右的上下文信息来预训练双向表示。 BERT v.s. ELMo:ELMo基于RNN,...
BERT预训练过程包含两个不同的预训练任务,分别是Masked Language Model和Next Sentence Prediction任务。 Masked Language Model(MLM) 通过随机掩盖一些词(替换为统一标记符[MASK]),然后预测这些被遮盖的词来训练双向语言模型,并且使每个词的表征参考上下文信息。
任务 #1：Masked LM 为了训练深度双向表征，我们采取了一个直接的方法，随机遮蔽输入 token 的某些部分，然后预测被遮住的 token。我们将这一步骤称为「masked LM」(MLM)，不过它在文献中通常被称为 Cloze 任务 (Taylor, 1953)。在这种情况下，对应遮蔽 token 的最终隐藏向量会输入到 softmax 函数中，并如标准 ...
预训练任务 与Peters 等人 (2018) 和 Radford 等人 (2018) 不同,我们不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练 BERT,而是使用两个新型无监督预测任务。 任务#1:Masked LM 为了训练深度双向表征,我们采取了一个直接的方法,随机遮蔽输入 token 的某些部分,然后预测被遮住的 token。我们将...
BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。这与之前研究文本序列(从左到右或从左到右和从右到左的组合训练)的结果相反。结果表明,双向训练的语言模型比单向训练的语言模型对上下文有更深的理解。在这篇论文中,研究人员详细介绍了一种名为Masked LM (MLM)的新技术,这种...
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
大家都知道原始bert预训练模型有两大任务: 1.masked lm:带mask的语言模型 2.next sentence prediction:是否为下一句话 bert模型的训练数据有三部分,如下图: 1.字的token embeddings 2.句子的embeddings 3.句子位置的embeddings 1. 2. 3. 4. 5.