任务1.掩码的语言模型: 我们实现了下面的MaskLM类来预测BERT预训练的掩蔽语言模型任务中的掩蔽标记。预测使用单隐藏层的多层感知机(self.mlp)。在前向推断中,它需要两个输入:BERTEncoder的编码结果和用于预测的词元位置。输出是这些位置的预测结果。 class MaskLM(nn.Module): """BERT的掩蔽语言模型任务""" def...
'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 } ...
答案是可以,具体是需要通过BertForMaskedLM并结合Prompt来实现。 二、数据的构建 上面提到Bert模型主要是训练Masked语言模型,要想通过和训练Masked语言模型一样的方式来进行文本分类,首先需要转换任务的形式,具体而言就是把label的预测通过Mask的预测来完成。同时可以结合Prompt进行数据的构建,以新闻预测为例,可以把数据构建...
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...
假设两个token组成一个word，mask其中的一个token，语言模型不需要太多上下文信息就能预测出来mask掉那个...
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...
例如用‘1->3->2’的顺序,生成第3个token会先mask第2个token只使用1个token的信息。这个实现是非常必要,一方面对输入保序,保证了预训练和下游迁移时文本输入是一致的都是正常顺序。另一方面,如果对输入进行直接打乱,会丢失文本的正常顺序,导致模型不知道正常的文本是什么样子的。
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...
int64, lower_case=do_lower_case)...input_word_ids = tokenize_text(text)input_mask = tf.cast(input_word_ids > 0, tf.int64)input_mask = tf.reshape(input_mask, [-1, MAX_SEQ_LEN])zeros_dims = tf.stack(tf.shape(input_mask))input_type_ids = tf.fill(zeros_dims, 0)input_type...
query,key,value=[l(x).view(batch_size,-1,self.h,self.d_k).transpose(1,2)forl,xinzip(self.linear_layers,(query,key,value))]#2)Apply attention on all the projected vectorsinbatch.x,attn=self.attention(query,key,value,mask=mask,dropout=self.dropout)#3)"Concat"using a view and apply...