3、为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词,可以是其他的比例吗? BERT采用的Masked LM,会选取语料中所有词的15%进行随机mask。论文表示受到完形填空任务的启发,但与CBOW也有异曲同工之妙。 从CBOW的角度,有一个比较好的解释是:在一个大小为w的窗口中随机选一个词,类似CBOW中滑动窗口的中心词,区别是这里的滑动窗...
当然,QKV参数矩阵也使得多头,类似于CNN中的多核,去捕捉更丰富的特征/信息成为可能。 2、为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词,可以是其他的比例吗? BERT采用的Masked LM,会选取语料中所有词的15%进行随机mask,论文中表示是受到完形填空任务的启发,但其实与CBOW也有异曲同工之妙。 从CBOW的角度,这里p=15%有一...
1)为什么BERT选择mask掉15%这个比例的词,可以是其他的比例吗2)为什么BERT在第一句前会加一个 [CLS] 标志3)使用BERT预训练模型为什么最多只能输入512个词,最多只能两个句子合成一句4)BERT非线性的来源在哪里? 前馈层的relu激活函数和self-attention 5)BERT的三个Embedding直接相加(concat)会对语义有影响吗6...
现在当你使用BERT的时候,就相当于一个深度版本的CBOW,你可以做更复杂的事情,而且BERT还可以根据不同的语境,从同一个词汇产生不同的embedding(Contextualized embedding)。 (2)BERT预训练是如何做mask的?BERT预训练时mask的比例,可以mask更大的比例(大于80%)吗? 答:mask的具体实现主要有两种方法(都可以用): 第一...
3.“80-10-10”:在BERT配置中,在所有的遮蔽文本中,80%被[MASK]取代,10%被原始token取代,10%被随机token取代。 结果如表4所示。我们观察到,相同的字符预测和随机字符损坏会降低大多数下游任务的性能。“80-10-10”规则比简单地使用[MASK]的所有任务效果更差。这表明,在微调范式中,[MASK]模型可以快速适应完整...
为了解决2.2缺点mask问题1,作者才想到15%mask中:80%mask,10%随机替换,10%不变。 问题2一直没有很好的解决,但是付出的代价换来的性能提升是值得的。 3. 总结 BERT是两阶段模型,第⼀阶段双向语⾔模型预训练,这里注意要用双向⽽不是单向,第⼆阶段采用具体任务Fine-tuning或者做特征集成;特征抽取要用Transform...
为了解决双向语言模型中可以间接看到自己的问题,干脆把目标词永远替换成mask符号,然后反过来预测这些mask原来的词。作者将这个称之为mask lm(这不就是完形填空吗)。正常的auto-encoder的损失函数为所有单词自预测的损失,而我们的目标函数仅包含预测mask的损失。mask的比例为15%。
但近期 MAE 中指出当图片中被 mask 的比例足够大时，可使网络无法从相近 patches 中插值获取信息从而迫使其学到全局信息；MAE 还指出线性分类并不是唯一评估特征表征能力的基准，且和下游迁移学习的表现不能较好相关。[1] Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, and Kristina Toutanova. BERT: Pre-training...
整体掩码的比例和策略Bert保持了一致都是15%,并且对其中80%的token使用MASK,10%用原始token替换,10%用随机token替换。以上策略针对span级别,如果使用MASK则整个span都会用MASK替换。 以下Whole Word Masking和knowledge Masking,其实都是Span Masking的一种特殊形式,只不过前两者强调MASK必须针对完整的词或者短语/实体,而...