BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于 Transformer 的双向语言表示模型,在自然语言处理领域引起了广泛的关注与应用。BERT 的核心创新之一是其使用的掩码语言建模(Masked Language Modeling, MLM)。这种方法通过在预训练阶段引入双向上下文,显著提升了语言模型的理解能力。 什么是掩码语言建模...
本次分享阿里巴巴达摩院语音实验室、新南威尔士大学与香港科技大学(广州)等在ICASSP2023会议发表的论文《 Weighted Sampling for Masked Language Modeling》。该论文主要提出了两种简单有效的加权采样策略,来…
本文中,我们根据预训练任务种类,来对 BERT 的系列模型进行一个简单的分类: 0.1 Masked Language Modeling (MLM) 掩码语言模型对应“完形填空”任务,即随机遮蔽输入文本中的若干字符,之后通过语言模型预测出被遮蔽的内容。然而,这种预训练方式会导致预训练和微调阶段产生输入不匹配,因为微调阶段的输入不存在 [MASK] 字符。
BERT使用了两个巧妙方法来无监督地训练模型:Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction。这两个方法可以无需花费时间和人力标注数据,以较低成本无监督地得到训练数据。图1就是一个输入输出样例。 对于Masked Language Modeling,给定一些输入句子(图1中最下面的输入层),BERT将输入句子中的一些单词盖住(图1中Mas...
接下来将Tokens送入到BERT中,并训练BERT预测被遮挡的单词,同时也要预测这2条句子是否为相邻(句子2是句子1的下一条句子)。也就是说,BERT是同时训练Masked Language Modeling和NSP任务。 BERT的训练参数是:1000000个step,每个batch包含256条序列(256 * 512个单词 = 128000单词/batch)。使用的是Adam,learning rate为...
a. Masked Language Modeling (双向) 双向的必要性 BERT是一个深度双向模型。网络有效地从标记的右左上下文捕获信息,从第一层一直到最后一层。 一般来说,要么训练语言模型来预测句子中的下一个词(GPT使用从右到左的上下文),要么训练语言模型来预测从左到右的上下文。这使得模型容易由于信息的丢失而出错。 按顺序...
We have implemented two models for mask language modeling using pre-trained BERT adjusted to work for a classification problem. The proposed solutions are based on the word probabilities of the original BERT model, but using common English names to replace the original test names.Felipe Alfaro ...
Masked Language Modeling(MLM):在训练过程中,BERT会随机掩盖句子中的一些单词,并让模型预测这些被掩盖的单词。这种任务形式使得BERT能够学习到单词之间的依赖关系,从而生成更具代表性的词向量。 Next Sentence Prediction(NSP):除了MLM任务外,BERT还引入了一个句子级别的连续性预测任务。对于每对句子,模型需要判断第二...
ELMo会训练一个模型,这个模型接受一个句子或者单词的输入,输出最有可能出现在后面的一个单词。想想输入法,对啦,就是这样的道理。这个在NLP中我们也称作Language Modeling。这样的模型很容易实现,因为我们拥有大量的文本数据且我们可以在不需要标签的情况下去学习。
BERT的Masked Language Modeling本质上就是在做“完形填空”:预训练时,先将一部分词随机地盖住,经过模型的拟合,如果能够很好地预测那些盖住的词,模型就学到了文本的内在逻辑。 图1 BERT预训练的输入和输出 除了“完形填空”,BERT还需要做Next Sentence Predic...