一、MLM任务介绍 1.1、任务内容 1.2、对MLM中token替换方案的改进,减少pre-training与fine-tuning阶段的差异 1.3、举例说明 二、NSP任务介绍 2.1、任务内容 2.2、举例说明 三、MLM和NSP任务的实现 3.1、BertForPreTraining类的框架结构 3.2、BertForPreTraining类的源码 reference 内容总结: 对MLM和NSP任务进行介绍; ...
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...
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...
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...
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。 4....
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。
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...
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...