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…
1. Transformer中的Mask机制 Mask机制经常被用于NLP任务中,按照作用总体来说可以分成两类: 用于处理非定长序列的padding mask 用于防止标签泄露的sequence mask Transformer中同时用到了这两种Mask机制。 2. padding mask 在NLP任务中,文本通常是不定长的,所以在输入一个样本长短不一的batch到网络前,要对batch中的样...
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...
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。 本文先...
Bert为什么要Mask？我大概找到了三种答案： 1.防止信息泄露。 2.bert的mask的过程就相当于是DAE的过程...
使用了双向Transformer作为算法的主要框架,但只利用了 Transformer 的 encoder 部分。因为BERT 的目标是生成语言模型,所以只需要 encoder 机制。 使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标 输入表示包含了3个组成部分:词嵌入张量: word embeddings;语句分块张量: segmentation emb...
微软提出了一个UniLM 模型,该模型我在文章中基于向量的深层语义相似文本召回?你需要bert和faiss也介绍过,它拥有这两种能力的关键其实就是在预训练时在 Transformer 里面的 self-Attention 中使用不同的 MASK 机制训练了三个不同的语言模型。 如下图所示 UniLM ...
解释一下Mask: 语言模型会根据前面单词来预测下一个单词,但是self-attention的注意力只会放在自己身上,那么这样100%预测到自己,毫无意义,所以用Mask,把需要预测的词给挡住。 如下图: Two-sentence Tasks 我们回顾一下OpenAI transformer处理不同任务的输入转换,你会...
回到Transformer架构图,我们可以看到解码器部分类似于编码器部分,但在底部有一个基于多头注意力机制的Mask。Mask表示一个掩码,它遮盖某些值(),使其在参数更新时不会起作用。Transformer模型中有两种掩码-填充掩码(padding mask)和顺序掩码(sequence mask)。填充掩码用于可伸缩点乘(scaled dot production)操作,序列掩码仅...
一种是MLM(Mask Language Model)模型—通过屏蔽输入中的一些单词,然后对每个单词进行双向条件设置,以预测屏蔽的单词。在将单词序列输入转换器BERT之前,每个序列中15%的单词被替换为一个[MASK]指令。该模型试图根据序列中其他非屏蔽词提供的上下文来预测屏蔽词的初始值。 第二种技术是NSP(Next Sentence Prediction),...