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: ...
其中,破坏率是句子被破坏的比例,预测率是模型预测的比例。 例如,“我喜欢打篮球”语料可能被破坏成“我[MASK][MASK][MASK]”提供给模型,但模型却只需要预测第一个[MASK]是不是“喜欢”。 这样一来,就可以用破坏率来控制预训练任务的难度,用预测率来控制模型的优化效果。 论文进一步针对破坏率(mcorr)和预测率...
原始的mlm任务主要方式是: 随机挑选15%的token,作为label去预测,对于这随机选的15%的token: 1)其中80%的token对应的输入被替换为mask 2)10%的token对应的输入随机替换为另一个token 3)10%的token对应的输入保持不变 至于为什么只有80%的token对应的输入被替换为mask,主要是因为fine-tune的任务中并不含有mask to...
0.15 * 0.8: source.append(tokenizer._token_mask_id) target.append(t) elif r ...
bErT中针对词的Mask Language Model（MLM）分为三种方式：[MASK]，原始词和随机词。首先，选取所有词中的15%进行处理，其中80%使用[MASK]表示，10%使用原始词，10%使用随机词。下面介绍[MASK]的作用。引入[MASK]作为模型输入，模型会输出[MASK]位置的词表示，通过交叉熵计算损失，期望模型能准确识别[...
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...
自BERT以来,大多数人坚持的模型训练15% mask rate惯例被打破了? http://t.cn/A6is6LH1
BERT，这个革命性的语言模型，通过其独特的预训练策略，实现了深度的语义理解。它在Transformer架构的基础上，通过两个关键任务——Masked Language Model (MLM)和Next Sentence Prediction (NSP)，对大规模文档级语料库进行学习。MLM，即遮罩语言模型，15%的词会被随机遮罩，其中15%用[MASK]代替，10%保持...
首先“Masked Language Model” 会随机屏蔽(masked)15%的token,然后让模型根据上下文来预测被Mask的token(被Mask的变成了标签)。具体,将masked token 位置输出的最终隐层向量送入softmax,来预测masked token。 此外, “Next sentence prediction” 的任务预训练文本对。将 token-level 提升到 sentence-level,以应用不...
论文简介：还应在遮蔽语言模型中使用 15% 的遮蔽概率吗？论文标题：Should You Mask 15% in Masked ...