因为Multi-head-attention 是 bert 的主要组成部分,所以我们从"头"入手,希望弄清楚各个 head 对 bert 模型有什么作用。为了研究某个 head 对模型的影响,我们需要比较有这个 head 和没有这个 head 模型的前后表现。这里定义一下 HEAD-MASK 操作,其实就是针对某个 head,直接将这个 head 的 attention 值置成 0,...
下图的柱状图的数值表示相比于 bseline(也就是不做任何 head-mask)模型 acc 的相对提升,如+1%表示比 baseline 模型的 acc 相对提高了 1%,从下面的图可以看到,随机 mask 掉低于 20%的 head,在测试数据集上模型的 acc 不会降低,甚至当 mask 掉 10%的 head 的时候模型表现比不做 head mask 的时候还提升了 ...
Transformers中Bert的MLM任务代码 Transformers的mlm任务主要依赖的类为TFBertLMPredictionHead，通过这个类，...
因为在实际的multi head设计中,我们是要保证每个head得到的词向量拼接在一起等于原始的词向量,因为后面要进入到前向层,必须保持维度一致,我猜这里作者可能是将mask掉的head得到的向量置为0,这样这些值在下一层计算self-attention就没有意义了,至于为什么还是有加速,原因不明。以上个人猜测。 此外单纯得减少head的数量...
bert中mask bert中n(seq_len)默认是512,通过padding,head_size = 64 hidden_size = 768 默认计算方式是hidden_size / heads(12) = 64,输入为seq_len(句子长度)*batch(句子个数)*embedingsize (44条消息) BERT原理和结构详解_bert结构___miss的博客-CSDN博客 在BERT...
然后我们来看 forward 方法。输入的 mask 是 (batch, 1, time) 的,因为每个 head的 mask 都是一样的,所以先用 unsqueeze(1) 变成 (batch, 1, 1, time),mask 我们前面已经详细分析过了。 接下来是根据输入 query,key 和 value 计算变换后的 Multi-Head 的 query,key和 value。这是通过下面的语句来实现...
重要性计算是先使用dev数据计算一遍每个参数的梯度,然后根据梯度和参数的整体大小来计算当前参数的重要性,head的重要性计算是通过传入一个全1的对head的mask,并计算这个mask的梯度,根据mask的梯度来判断每个Multi-Head Attention层中每个Head的重要性。 2. 使用预训练模型作为蒸馏过程中的教师网络,同时定义一个超网络...
在Transformer中,模型的输入会被转换成512维的向量,然后分为8个head,每个head的维度是64维,但是BERT的维度是768维度,然后分成12个head,每个head的维度是64维,这是一个微小的差别。Transformer中position Embedding是用的三角函数,BERT中也有一个Postion Embedding是随机初始化,然后从数据中学出来的。 BERT模型分为24层...
scc_hidden_states=hidden_statesforiinrange(self.prd_n_layer):prd_layer_outputs=self.layer[i](prd_hidden_states,attention_mask,head_mask[i],encoder_hidden_states,encoder_attention_mask,True)prd_hidden_states=prd_layer_outputs[0]j,mod=divmod(i,self.compress_ratio)ifmod==0:scc_layer_outputs...
Bert_LARGE:Layer = 24, Hidden = 1024, Head = 16, Total Parameters = 340M 对比于Transformer: Layer = 6, Hidden = 2048, Head = 8,是个浅而宽,说明Bert这样深而窄的模型效果更好(和CV领域的总体结论基本一致)。 C. Bidirectional Transformer: Bert的个创新点,它是个双向的Transformer网络。