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…
与BERT一样,mask机制仍然为:80%替换为[MASK],10%保持不变,10%用随机的token替换。但不用的是,span masking是span级别的,即同一个span里的所有tokens会是同一种mask。 Span Boundary Objective 这个新增的预训练任务概括起来其实就是:仅使用span边界的tokens的表征,来预测该span内的这些mask的tokens原来对应哪些tok...
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...
bert预训练策略是通过均匀随机采样获取的，这种方式有一个很明显的弊端是，假设两个token组成一个word，...
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...
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...
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 ...
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中的mask矩阵等PS:padding mask 和 sequence mask非官方命名 padding mask和sequence mask有一些不同,前者是补0,然后运算...
tokens = [ [CLS], Paris, is, a beautiful, [MASK], [SEP], I, love, Paris, [SEP] ] 1. 现在训练我们的BERT模型去预测被屏蔽的标记。 这里有一个小问题。 以这种方式屏蔽标记会在预训练和微调之间产生差异。即,我们训练BERT通过预测[MASK]标记。训练完之后,我们可以为下游任务微调...
mask机制 next_sentence_predict机制 elmo、GPT、bert三者之间有什么区别? 特征提取器:elmo采用LSTM进行提取,GPT和bert则采用Transformer进行提取。很多任务表明Transformer特征提取能力强于LSTM,elmo采用1层静态向量+2层LSTM,多层提取能力有限,而GPT和bert中的Transformer可采用多层,并行计算能力强。