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...
MLM和NSP任务的训练是在transformers/src/transformers/models/bert/modeling_bert.py中的BertForPreTraining类,该类的框架如下图所示: 图2 训练MLM和NSP任务的架构图 在该类__init__方法中有定义两个类self.bert = BertModel(config) 和self.cls = BertPreTrainingHeads(config),用self.bert获取输入样本的句向量...
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...
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...
MLM任务的灵感来自于人类做完形填空。挖去文章中的某些片段,需要通过上下文理解来猜测这些被掩盖位置原先的内容。 训练目标之二,是预测输入的两句话之间是否为上下文(NSP)的二分类问题。继续输入“ 欲把西[湖]比西子,淡[妆]浓抹总相宜”,BERT将预测这两句话的组合是否合理(这个例子是“yes”)。(随后的研究者对预...
3. 预训练目标:BERT采用了两个预训练任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。在MLM任务中,输入句子的一部分被随机遮盖,模型需要预测被遮盖的单词是什么。在NSP任务中,两个句子作为输入,模型需要预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。这些任务的预训练使BERT学会了丰富的语言表示。
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 在预训练阶段利用了两种无监督学习任务来训练其参数。 第一个任务是被称为"Masked Language Model"(MLM)的任务。简单地说,就是在输入的句子中随机选择一部分单词并将其替换或隐藏,然后让模型去预测被隐藏的单词原本是什么,你可以理解为做完形填空。具体...
这可以通过MLM(掩码语言模型)来完成。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...
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任务,模型的输入是两个句子,模型需要预测这两个句子是否连...