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…
从信息传递的角度来看,BERT在还原每个MASK token时都使用了全部的上下文信息,而XLNET的每一种排列组合在预测当前token时只采样了当前排列组合下的部分信息,从这个角度来讲乱序语言模型应该要比MLM更加稳健以及更容易学到更丰富的文本语义 双流机制 但以上的乱序AR存在一个问题,也就是当顺序是‘3->2->4’时预测4用...
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 在 Train 时，每一个句子中随机 mask 15% 的词。缺陷：在 fine-tune 时 或 test 时，输入的...
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...
虽然说 Bert 的预训练阶段使用的是不带标签的数据,貌似是无监督学习,其实可以看到通过 [MASK],模型已经使用标签在做分类任务训练了,这有点类似词向量模型 CBOW,只不过它使用了更强的 Transformer 做语义特征提取器,从而考虑到更长的上下文信息,而不仅仅是只截取窗口长度的 token 使用浅层全连接神经网络做训练。另外...
虽然说 Bert 的预训练阶段使用的是不带标签的数据,貌似是无监督学习,其实可以看到通过 [MASK],模型已经使用标签在做分类任务训练了,这有点类似词向量模型 CBOW,只不过它使用了更强的 Transformer 做语义特征提取器,从而考虑到更长的上下文信息,而不仅仅是只截...
基于随机token MASK是Bert能实现双向上下文信息编码的核心。但是MASK策略本身存在一些问题 MASK的不一致性:MASK只在预训练任务中存在,在微调中不存在,Bert只是通过替换部分的随机MASK来降低不一致性的影响 独立性假设:对MASK的预测是基于独立概率而不是联合概率,模型并不会考虑MASK之间的条件关联 MASK训练低效:每次只遮盖...
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中的mask矩阵等PS:padding mask 和 sequence mask非官方命名 padding mask和sequence mask有一些不同,前者是补0,然后运算...
BERT的mask token策略是指在预训练阶段,将输入文本中的一部分单词随机地替换为特殊的[MASK]标记,然后让模型预测被替换的单词。这个策略的目的是让模型在预训练阶段学会推断被遮盖的单词,从而提高模型在下游任务中的性能。 BERT模型的输入是由多个token组成的序列。在预训练阶段,BERT会随机选择一部分token进行mask操作,...