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,*
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的核心思想是利用Transformer的编码器部分,通过两个预训练任务来学习文本表示: Masked Language Model (MLM):随机遮蔽输入文本中的一部分单词,然后训练模型预测这些被遮蔽的单词。 Next Sentence Prediction (NSP):判断给定的两个句子是否为连续的句子。
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。 为预训练引入了新目标NSP,它可以学习句...
它可以用于各种NLP任务,包括文本分类。本文将介绍如何使用BERT进行文本分类,帮助读者掌握这一强大的工具。一、BERT基本原理BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,通过大规模语料库进行训练。它包含两个子任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。在MLM任务中,模型需要预测被遮盖的词;在NSP...
BERT不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练。相反,是使用两个无监督任务预训练BERT。 任务1 Masked LM(MLM) 直观地说,我们有理由相信深度双向模型严格地比从左到右模型或从左到左模型和从右到左模型的简单结合更强大。不幸的是,标准条件语言模型只能从左到右或从右到左进行训练,因为双向条件反射允...
代码 BertEncoder类:多层Transformer编码器 BertPooler类:池化层 BertPredictionHeadTransform类:对最后一个隐藏状态进行变换,以准备进行下游任务 BertLMPredictionHead类:生成语言模型预测的输出 BertOnlyMLMHead类:MLM任务 BertOnlyNSPHead类:NSP任务 BertPreTrainingHeads类:MLM和NSP BertPreTrainedModel类:加载预训练的BERT...
Masked Language Model(MLM):在句子中随机用[MASK]替换一部分单词,然后将句子传入 BERT 中编码每一个单词的信息,最终用[MASK]的编码信息预测该位置的正确单词,这一任务旨在训练模型根据上下文理解单词的意思; Next Sentence Prediction(NSP):将句子对 A 和 B 输入 BERT,使用...
在预训练阶段，BERT模型会进行两个关键任务：Masked Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)。对于MLM任务，其核心是在一个句子中随机选择15%的token，并用"[MASK]"符号替换这些token。随后，模型将预测"[MASK]"处应填充的词是什么。在这一过程中，作者提出了一种改进的替换策略：...