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...
核心原因2:85%的那部分token不参与梯度更新虽然BERT模型会将全部输入的token最终转化为词向量,并预测出来对应的token,但是只有15%进行“mask策略”的token才会计算loss并进行反向传播,能够影响模型。因此,虽然数据中存在85%的token没做任何修改,但是并不能让模型“明白”输入的数据中包含真实的单词。恰恰需要15%能够影响...
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…
2.bert的mask的过程就相当于是DAE的过程，是为了降噪。 3.为了更好的考虑上下文，携带双向信息。MLM任...
从BERT和MAE的形态上来说,都引入了mask机制来做无监督预训练,但是又因为vision和language两种模态上本质的不同,导致mask的设计上和整体框架上有所区别。从NLP的Transformer到BERT,然后到CV的ViT、BEiT,CV领域的无监督预训练经历了漫长的探索,直到MAE的出现,才逐渐感觉到CV的大规模无监督预训练开始走向正轨。
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...
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...
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...
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...
今天需要用到transformer里面的bert进行mask预测,我这里分享一下我的代码: importtorch fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel,BertForMaskedLM # OPTIONAL: if you want to have more information on what's happening, activate the logger as follows ...