第一个阶段为统一的预训练阶段,第一个阶段的预训练包含两种任务,第一是Masked Language Modeling,随机mask部分文本的token,模型基于剩下的token和图像特征序列,预测mask的文本token。第二是文本-图像的匹配,即在文本-图像特征序列前加一个特殊的 [\text{CLS}] token,该token处经过Transformer输出的特征序列经过一个全...
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。
Next Sentence Prediction 接下来进行详述 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...
不过,在介绍Masked Language Modeling (带掩码的语言模型)任务前,有必要先介绍一下什么是Language Modeling任务。 6.1. Language Modeling 在Language Modeling任务中,我们会给模型输入一个单词序列(句子),并令模型预测这个序列(句子)的下一个单词。这种Language Modeling可以划分为2类: Auto-regressive language modeling(...
• Masked Language Modeling • Next Sentence Prediction 接下来进行详述 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...
在该工作中,研究者主要探索了这种在 NLP 中主流的 Masked Modeling 是否能应用于大规模 Vision Transformer 的预训练。作者给出了肯定的回答,并认为问题关键在于 visual tokenizer 的设计。不同于 NLP 中 tokenization 通过离线的词频分析即可将语料编码为含高语义的分词,图像 patch 是连续分布的且存在大量冗余的底层...
BERT模型采用了一种名为掩蔽语言模型(Masked Language Modeling)的新技术(将在后文看到),它允许在从前不可能使用的模型中进行双向训练。在其vanilla form中,变换器包括两个独立的机制——读取文本输入的编码器和产生任务预测的解码器。由于BERT模型的目标是生成语言模型,因此只需要编码器机制。 谷歌最初发布了两个...
该框架在预训练阶段基于大规模无监督语料进行两个预训练任务,分别是词级别和句子级别的,一个是MLM(Masked Language Modeling),另外一个是NSP(Next Sentence Prediction),MLM是从一个部分被Mask的句子恢复这些被Mask 掉的确实词,NSP是判断一个句对是不是上下句,从而获取基于上下文的词和句子的表示。在Finetune阶段,...
BERT有两个主要的预训练任务:Masked Language Modeling(Masked LM)和Next Sentence Prediction(NSP)。在Masked LM任务中,模型需要在句子中随机遮盖一部分单词,然后利用上下文的信息预测这些被遮盖的单词。这个任务使模型更好地理解单词在句子中的意义,并依赖于上下文来预测被遮盖的单词。NSP任务则是让模型判断两个句子...
在训练Albert的时候,使用了改进版的masked language modeling(MLM) loss 之外,放弃了next-sentence prediction(NSP)的使用,使用了全新的 Sentence Order Prediction(SOP)。 ngram-MLM: 最初的bert使用的是mask wordpiece,但是后面ernie1.0发现,这样子做没能获得完整词的knoeledge,所以有了whole word masking(WWM),只要...