在BERT开展掩码语言模型预训练过程中,会对15%的输入文本进行mask,其中不属于常规mask的操作是哪一个 A. 替换为mask]标记 B. 替换为词表中的任意一个随机词 C. 保持原词不变 D. 删除原词 相关知识点: 力学 机械运动 时间和长度的测量 长度 刻度尺的使用 试题来源: ...
0.15 * 0.8: source.append(tokenizer._token_mask_id) target.append(t) elif r ...
bert预训练策略是通过均匀随机采样获取的，这种方式有一个很明显的弊端是，假设两个token组成一个word，...
BERT 模型在训练时使用了两个预训练任务：Masked LM 和 Next Sentence Prediction。BERT Mask 过程中会把 15% 的字遮挡起来，然后让模型预测被遮挡的字。BERT 会把每个字单独处理，即 Mask 时不考虑词组信息，例如句子 "静夜思的作者是李白"，BERT 有可能会 Mask 得到 "静夜思的作者是[Mask]白"。ERNIE 模型是...
概述:1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制中的应用等 2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decoder中的mask矩阵,BERT中的[Mask]位,XLNet…
Electra主要针对MLM只对15%MASK的token进行训练导致训练低效的问题,通过两段式的训练,也实现了在下游任务中和MASK解耦,按论文的效果是只用1/4的时间就可以媲美Bert。 预训练 Eletra的预训练模块由以下两部分构成,分别是生成replace token的Generator,以及判别每个token是否是原始token的Descriminator,我们分别看下各自的实...
随着NLP的不断发展,对BERT/Transformer相关知识的研(mian)究(shi)应(ti)用(wen),也越来越细节,下面尝试用QA的形式深入不浅出BERT/Transformer的细节知识点。 1、不考虑多头的原因,self-attention中词向量不乘QKV参数矩阵,会有什么问题? 2、为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词,可以是其他的比例吗?
表2 进一步验证了掩蔽 40% 的性能明显优于 15% —SQuAD 提高了近 2%。 我们还看到在图 2 中的整个训练过程中,40% 的 masking 具有超过 15% 的一致性优势 “重新”理解Mask Rate 在本节中,作者从两个不同的角度分析掩蔽率如何影响 MLM 的预训练过程:任务难度和优化效果。在Mask机制下,作者还进一步讨论了...
这是因为transformer要保持对每个输入token分布式的表征,否则Transformer很可能会记住这个[MASK]就是"hairy"。至于使用随机词带来的负面影响,文章中解释说,所有其他的token(即非"hairy"的token)共享15%*10% = 1.5%的概率,其影响是可以忽略不计的。Transformer全局的可视,又增加了信息的获取,但是不让模型获取全量信息...
Bert 的 MASK 机制是这样的:它以 token 为单位随机选择句子中 15% 的 token,然后将其中 80% 的 token 使用 [MASK] 符号进行替换,将 10% 使用随机的其他 token 进行替换,剩下的 10% 保持不变。 虽然说 Bert 的预训练阶段使用的是不带标签的数据,貌...