第1个地方就是在上一篇文章用介绍到的Attention Mask，用于在训练过程中解码的时候掩盖掉当前时刻之后的...
而BERT模型是“基于Fine-tuning的模式”,这种做法的下游任务需要将模型改造成BERT模型,才可利用BERT模型预训练好的参数。 bert的mask为何不学习transformer在attention处进行屏蔽score的技巧? bert的mask为何不学习transformer在attention处进行屏蔽score的技巧?71 关注 · 6 回答问题...
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，m...
attention是双向的,但GPT通过attention mask达到单向,即:让[MASK]看不到 度学 习这三个字,只看到上文 小明喜欢。 细节二:Bert的是怎样预训练的? 预训练任务一:遮蔽语言模型(MLM) 将一句被mask的句子输入Bert模型,对模型输出的矩阵中mask对应位置的向量做分类,标签就是被mask的字在字典中对应的下标。这么讲有点...
这里我们让attention矩阵的上三角元素为0就可以得到。 以如下的任务为例 。attention矩阵✖️ Value。这个过程介绍的很清楚。 (自注 这个图也解释了业务中left-to-right有效的原因) 然后问题就来了,Bert中mask不就是mask掉一个字,让上下文来预测这个词吗?那我们把attention矩阵的对角线元素为0不就相当于看不到...
针对双向语言模型,MASK 掩码矩阵的元素都是0,表示所有 token 都可以互相进行 Attention 操作计算语义关系。 针对单向语言模型,以 left-to-right 为例,对于输入“x1 x2 [MASK] x4”,如果要预测 [MASK],那么就只使用它左边的信息 x1 x2,要做到这点就需要...
这里需要注意的是所谓的乱序,并不是对输入样本进行打乱,输入样本会保持原始顺序,而乱序的计算是通过Attention MASK来实现。例如用‘1->3->2’的顺序,生成第3个token会先mask第2个token只使用1个token的信息。这个实现是非常必要,一方面对输入保序,保证了预训练和下游迁移时文本输入是一致的都是正常顺序。另一方面...
一、注意力层(attention layer) 重要:本层主要就是根据论文公式计算token之间的attention_scores(QKT),并且做softmax之后变成attention_probs,最后再与V相乘。值得注意的是,中间利用了attention_mask的技巧,返回多头注意力值。 defattention_layer(from_tensor,#from_tensor映射为query,shape为[batch_size, from_seq_...
最后顺便提一下soft-attention和hard-attention的区别,soft-attention就是我们上述的attention机制,解码阶段对编码的每一时刻的输出进行加权平均的方法,可以直接求取梯度;而hard-attention选择编码的输出状态是采用的蒙特卡罗抽样的方法,这部分有需要的朋友可以深入一...
mask+attention,mask的word结合全部其他encoder word的信息 Bert的是怎样实现mask构造的? MLM:将完整句子中的部分字mask,预测该mask词 NSP:为每个训练前的例子选择句子 A 和 B 时,50% 的情况下 B 是真的在 A 后面的下一个句子, 50% 的情况下是来自语料库的随机句子,进行二分预测是否为真实下一句 ...