Electra 15%:在判别器部分只针对生成器MASK的15%的token进行训练,确实效果大幅下降,这个对比很solid的指出Electra效果的提升大部分来自判别器对all token的训练 Replace MLM:在Electra15%的基础上把判别器换成MLM,其实也就是把Bert MASK的策略换成了生成器。作者是想通过Replace MLM>Bert来说明MASK的不一致性对Bert...
BERT 是目前比较流行的 NLP 预训练模型，其预训练的任务包括 Masked LM (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)。其中后续很多研究中都证明了 NSP 任务并没有多大作用，而 MLM 是比较关键的任务，通过 MLM 让模型拥有了融合上下文信息的能力。本文主要介绍几种常见的 BERT Mask 策略。1.ERNIE BERT 模型在训练...
哈工大讯飞联合实验室2020年出品,MacBERT全称:MLM as correction BERT,使用多种mask策略(1~4 gram mask);为了保持下游任务对齐,去掉mask这中字符,另外采用SOP任务训练。 改进点 掩码语言模型(MLM)中,引入了[MASK]标记进行掩码,但[MASK]这个标记并不会出现在下游任务中。为了减轻了预训练和微调阶段之间的差距,在Mac...
BERT策略:预训微调桥梁 在BERT的Masked Language Model(MLM)训练中,15%的词汇被标记所替换,然后在最后一层进行预测。然而,在下游任务中,这些标记并不会出现,导致预训练和微调之间存在不一致性。为了减少这种不一致性对模型的影响,BERT采取了以下策略: 🎭 80%的词汇被替换为标记,这是MLM的主要部分,允许模型在不...
2、动态mask RoBERTa中引入了动态mask的策略,原论文中将原始数据复制n份,每份都进行随机的静态mask,从而每份数据的mask结果都不太一样。huggingface中data allcator使用的是动态mask,但不是复制数据,而是每一个epoch的mask策略都不同,这样就可以达到动态mask的效果了,从而使得每一个epoch的mask的情况都不同,更方便更...
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...
SpanBERT主要针对MASK策略进行优化,包括以下三点创新 基于几何分布采样的长度随机的Span Mask策略 针对Span MASK设计的损失函数Span Boundary Objective 训练策略优化:去掉NSP任务,用一个长句替代两个短句 Span Mask 针对Bert MASK是在subword粒度进行随机掩码,已经有不少的改良方案,包括Whole word MASK通过全词掩码来更好...
BERT的mask token策略是指在预训练阶段,将输入文本中的一部分单词随机地替换为特殊的[MASK]标记,然后让模型预测被替换的单词。这个策略的目的是让模型在预训练阶段学会推断被遮盖的单词,从而提高模型在下游任务中的性能。 BERT模型的输入是由多个token组成的序列。在预训练阶段,BERT会随机选择一部分token进行mask操作,...
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_...
在Bert 模型训练前做数据预处理时,它就将需要 MASK 掉的字确定好了,然后在后面的每个eopch 中的每个训练样本都是同样的 MASK ,这是静态的 MASK;而 RoBERTa 使用了动态的 MASK,它是这么做的:将训练样本复制10份,进行随机 MASK 10次,然后训练 40个EOPCH...