Transformers中Bert的MLM任务代码 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__(**kw...
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...
掩码语言模型(Masked Language Model, MLM): 在这个任务中,输入句子的某个比例的词会被随机地替换成特殊的[MASK]标记,模型需要预测这些被掩码的词。 下一个句子预测(Next Sentence Prediction, NSP): 模型需要预测给定的两个句子是否是连续的。 技术点: 动态掩码: 在每个训练周期(epoch)中,模型看到的每一个句子...
动机:限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型(例如GPT),无法充分了解到单词所在的上下文结构(主要是在判别性任务上,分类、抽取等)。 Idea: 受完形填空的启发,BERT通过使用 Masked Language Model(MLM) 的预训练目标来缓解单向语言模型的约束。 实现:引入Masked Language Model + Next sentence pr...
在预测上下文方面，BERT与一般在传统的语言模型也不同。在传统语言模型中，通常只使用左侧或右侧的上下文来预测下一个单词。而BERT引入了"Masked Language Model"（MLM）任务，即在预训练阶段随机遮盖一些输入的词，并尝试预测这些被遮盖的词。这使得模型能够双向地理解上下文，提高了模型对语言的理解能力。我们知道BERT...
但直接学习Mask A+B/C是没法学习的,因为不知道哪些是噪声,所以又加上next_sentence预测任务,与MLM同时进行训练,这样用next来辅助模型对噪声/非噪声的辨识,用MLM来完成语义的大部分的学习。 3. BERT的评价 总结下BERT的主要贡献: 引入了Masked LM,使用双向LM做模型预训练。
在BERT的源码中,你可以找到实现MLM任务的代码。通常会定义一个掩码层(Masked Language Model)类,该类负责将输入数据进行处理和掩盖,然后将处理后的数据输入到BERT模型中进行预测和计算损失。这个过程通常需要一定的深度学习知识和编程技能来实现。二、Next Sentence Prediction(NSP)除了MLM任务外,BERT预训练还需要完成另...
在MLM任务中,模型需要预测被遮盖的词;在NSP任务中,模型需要判断两段文本是否为相邻的句子。通过这两个子任务,BERT可以学习到丰富的语言知识。二、预训练模型的使用要使用BERT进行文本分类,首先需要加载预训练模型。可以使用Hugging Face的Transformers库,该库提供了各种预训练模型的下载和加载功能。加载预训练模型后,...
BERT在预训练阶段通过大规模无监督学习从大量文本中学习通用的语言表示，然后在下游任务中进行微调。特点：双向性：能够理解一个词的上下文，而不仅仅是单向的左右上下文。Transformer架构：使用Transformer的编码器结构，有助于处理长距离依赖关系。无监督预训练：通过遮蔽语言模型（Masked Language Model，MLM）任务进行预...
下面主要给出情感二分类的实验结果。另外还有一个新闻主题的多分类,代码也放到 Github 了,其结果是类似的,就不重复陈述了。 4.1 零样本学习1 这里主要探索的是给输入文本补上对应的 Pattern 后,直接基于现成的 MLM 模型进行预测,预测的准确率。由于构...