BERT 的预训练过程,没有隔离 MLM 和 NSP 任务。在循环的每一个 step,处理同一批构造样本,既计算 MLM-loss,也计算 NSP-loss,然后直接相加。这样处理回避了一个天然的问题,MLM 和 NSP 两者对自监督样本的需求不一致: MLM:[CLS] + ["样","本","正","文"] + [SEP] NSP:[CLS] + ["上","句","a...
Transformers的mlm任务主要依赖的类为TFBertLMPredictionHead,通过这个类,预测初每个token的logits,具体的代码如下 classTFBertLMPredictionHead(tf.keras.layers.Layer):def__init__(self,config:BertConfig,input_embeddings:tf.keras.layers.Layer,**kwargs):super().__init__(**kwargs)self.config=configself.hi...
BERT,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于Transformer的预训练语言模型。在BERT的训练过程中,主要涉及两个任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。其中,MLM任务是BERT训练的核心。MLM任务的目的是让模型能够根据上下文预测被掩盖的词。在一个句子中,15%的词...
MPNet的创新点在于4个字:位置补偿(position compensation),大家先留个印象,下文会再详细介绍。 论文开篇,作者针对上文MLM、PLM各自特点,希望用一种统一的模型既保留二者的优点,又弥补它们的不足,这就是MPNet。 3.1 统一视角 MLM、PLM回顾,(a)、(b)中左边和右边等价 首先,作者通过重新排列和切分输入序列中的tokens...
简介:BERT,全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一种无监督预训练语言模型,旨在通过大量无标记数据集训练,提高自然语言处理的准确率。BERT使用Transformer的编码器结构进行特征提取,并通过配套的MLM和NSP训练方法实现输入序列文本的双向编码。
在 NLP 的大规模模型训练中，MLM（Masked Language Model）是非常核心的训练目标，其思想是遮住文本的一部分并通过模型去预测这些遮住部分的语义信息，通过这一过程可以使模型学到泛化的特征。NLP 中的经典方法 BERT 就是采用了 MLM 的预训练范式，通过 MLM 训练的模型已经被证明在大模型和大数据上具备极好的泛化能力...
就在昨天，Google更新了BERT的GitHub仓库，发布了24个较小的BERT模型，仅限英语词汇且不分大小写。该24个模型使用WordPiece masking进行训练，直接通过MLM损失进行预训练，可以通过标准训练或最终任务提炼针对下游任务进行微调，在MLM蒸馏的更精细的预训练策略方面极具优势。理论指导来自论文《Well-Read Students Learn ...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的MLM(Masked Language Model)损失是这样设计的:在训练过程中,BERT随机地将输入文本中的一些单词替换为一个特殊的[MASK]标记,然后模型的任务是预测这些被掩盖的单词。具体来说,它会预测整个词汇表中每个单词作为掩盖位置的概率。
在自然语言处理和知识图谱中,实体抽取、NER是一个基本任务,也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型,它通过精心设计的掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)来模拟人类对语言的认知,并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义,形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进...
掩蔽语言模型(MLM)——由于BERT模型的双向功能(双向性)及其使用的多层自关注机制的效果,为了训练深度双向表示,一些百分比(论文中为15%)输入令牌的输入被简单地随机掩盖,然后预测那些被屏蔽的令牌。对应于掩模标记的最终隐藏向量被馈送到词汇表上的输出softmax,如在标准学习模型LM中。与从左到右的语言模型预训练不同...