'memory_mask': encode_attn_mask, # 定义是否要忽略memory内的部分词与词之间的注意力,一般不需要要忽略 'tgt_key_padding_mask': key_padding_mask, # 定义target内哪些位置是PAD,以忽略对PAD的注意力 'memory_key_padding_mask': key_padding_mask, # 定义memory内哪些位置是PAD,以忽略对PAD的注意力 } ...
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...
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…
就是x中是pad的为True,否则是Falsekey_padding_mask = x == 0print(key_padding_mask)# 定义encode_attn_mask# 在encode阶段不需要定义encode_attn_mask# 定义为None或者全False都可以encode_attn_mask = torch.ones(8, 8) == 0print(encode_attn_mask)# 定义decode_attn_mask# 在decode阶段需要定义decode...
三、生成器读取预训练数据和mask操作 def corpus(): """语料生成器 """ while True:...
square_subsequent_mask方法来生成这样一个矩阵。同时，在后续多头注意力机制实现中，将通过attn_mask这一...
为了在中文数据集上生成文本摘要,对原始BERTsum 进行改进:1)在对数据预处理时,对中文文本进行分词处理,是一个词语生成一个token,再进行输入或mask;2)在BERT 预训练过程中,改变mask 策略,遮盖长度动态的长序列。实验结果表明,相较于BERTsum,改进的BERT 在文本摘要任务上评价指标Rouge-1_F 提高了17.18%,Rouge-2_...
80%的概率将 word_i 替换成[MASK]; 10%的概率将 word_i 随机替换成任何词; 10%的概率对 word_i 不做替换; (3)对 "Masked" 后的语料进行训练,交叉熵作为损失函数。以“ 比特币跌破50000万,未来何去何从。” 为例: 图片 结合上边的例子,就能很好的理解 BERT 中的B了(B代表Bidirectional,即双向),模型...
实现:引入Masked Language Model + Next sentence prediction 两个预训练任务 1) Masked Language Model任务会随机屏蔽(masked)15%的token,然后让模型根据上下文来预测被Mask的token(被Mask的变成了标签)。 最后,将masked token 位置输出的最终隐层向量送入softmax,来预测masked token。 2) Next sentence prediction任...
二、BERT的Masked Language Model实现 数据预处理在BERT的Masked Language Model中,数据预处理阶段涉及将输入句子中的某些单词替换为特定的标记(如[MASK]),以便在训练过程中让模型尝试预测这些被替换的单词。此外,还会随机插入一些额外的标记,如[CLS]和[SEP],以帮助模型更好地理解句子结构。 输入序列处理BERT的输入...