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...
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...
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...
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...
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。
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...
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...
MLM 任务的误差函数 Lmlm 可以形式化的表示为下式:其中 θ 表示 BERT 预训练模型的参数，θmlm 表示 MLM 任务层（多类型分类器）的参数，M 表示数据集词典的容量。NSP 任务层 NSP 的训练目标是判断两个句子是否是连续的，属于二元（ 是 和 否 ）分类问题。和 MLM 相似，需要加上一个二值分类器来进行类型...
预训练是 BERT 在大量数据上进行训练的阶段。因此,它学习预测句子中的屏蔽词(MLM 任务)并预测一个句子是否在另一个句子后面(NSP 任务)。此阶段的输出是一个预训练的 NLP 模型,具有对该语言的通用“理解” 微调是针对特定任务进一步训练预训练的 BERT 模型。该模型使用预先训练的参数进行初始化,并且整个模型在下游...