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...
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 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...
答:BERT的mask方式:在选择mask的15%的词当中,80%情况下使用mask掉这个词,10%情况下采用一个任意词替换,剩余10%情况下保持原词汇不变。 优点:1)被随机选择15%的词当中以10%的概率用任意词替换去预测正确的词,相当于文本纠错任务,为BERT模型赋予了一定的文本纠错能力;2)被随机选择15%的词当中以10%的概率保持...
bert mask python实现 pytorch bert Bert(预训练模型) 动机 基于微调的NLP模型 预训练的模型抽取了足够多的信息 新的任务只需要增加一个简单的输出层 注:bert相当于只有编码器的transformer 基于transformer的改进 每个样本是一个句子对 加入额外的片段嵌入
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...
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。
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...
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...