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...
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...
1 算法简介 BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers,是一个预训练的语言表征模型。它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练,而是采用新的masked language model(MLM),以致能生成深度的双向语言...
第一部分主要介绍BERT的网络结构原理以及MLM和NSP这两种任务的具体原理;第二部分将主要介绍如何实现BERT以及BERT预训练模型在下游任务中的使用;第三部分则是介绍如何利用MLM和NSP这两个任务来训练BERT模型(可以是从头开始,也可以是基于开源的BERT预训练模型开始)。本篇文章将先对第一部分的内容进行介绍。 3.1 BERT网络...
1.BERT 原理及 MLM 简述 自谷歌2018年底开源BERT,NLP界的游戏规则某种程度上被“颠覆”了;一时间,这个芝麻街的可爱小黄人形象,成为众多NLPer及其他DL、ML研究者们的拥趸。 “BERT一把梭“,“遇事不决就BERT”,“BERT在手,天下我有”,表达了使用者们对BERT的心声。也因为BERT,NLP的准入门槛大幅下降,一些较浅层...
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...
在BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)中,Masked Language Model(MLM)是一个核心组件,它在自然语言处理领域有着广泛的应用。在本文中,我们将深入探讨Masked Language Model任务的源码实现,并详细解释其工作原理。一、Masked Language Model任务简介Masked Language Model任务的目标是让模型预测被遮蔽...
MLM: 在这种任务中,BERT预测输入序列中被随机遮盖的Token。模型的输出是每个被遮盖Token的概率分布,通过Softmax层得到。 NSP: 这种任务要求BERT预测两个句子是否是连续的。模型的输出是一个二分类问题的概率分布。 BERT模型的输入:通过结合Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings三种嵌入方式,BERT等模型...
对于MLM任务,BERT首先随机选择输入序列中的一些字(Token),然后将这些Token替换为特殊的[MASK]Token。模型的任务是预测这些被遮蔽的Token的原始值。其损失函数可以表示为: m(|x)表示在|x中被遮蔽的Token,X\m(|x)表示在|x中没有被遮蔽的Token。 对于SOP任...
BERT是一种被掩蔽的语言模型,它使用这种技术来预测被掩蔽的单词。我们可以将传销视为“填空”概念,其中模型预测空白中可以容纳哪些单词。有不同的方法可以预测下一个单词,但在本文中,我们只讨论 BERT,即 MLM。BERT可以同时查看前面和后面的单词,以理解句子的上下文并预测被屏蔽的单词。因此,作为预训练的高级概述,它...