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...
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; 从代码架构的角度...
BertOnlyMLMHead类:MLM任务 定义了BertOnlyMLMHead类,用于执行仅包含MLM(Masked Language Modeling)任务的预测。 BertOnlyMLMHead类专门用于执行仅包含MLM任务的预测,它可以与Bert模型结合使用,生成MLM任务的预测结果。 在初始化方法中,创建了一个BertLMPredictionHead实例self.predictions,用于生成MLM任务的预测结果。 在...
分类任务:在微调阶段,尤其是在句子级别或序列级别的分类任务中,[CLS]的最终隐藏状态被用来作为分类的输入特征。例如,在情感分析、自然语言推断或其他类似的任务中,[CLS]的输出向量会被送入一个额外的线性层(分类层),然后应用softmax函数来预测类别。 问答任务:在问答任务中,[CLS]也可以用来进行答案的预测。例如,在...
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...
一种是浅层加载的参数在训练C任务过程中不动,这种方法被称为“Frozen”; 另一种是底层网络参数尽管被初始化了,在C任务训练过程中仍然随着训练的进程不断改变,这种一般叫“Fine-Tuning”,顾名思义,就是更好地把参数进行调整使得更适应当前的C任务。
代表作如GPT,用于下游任务时,不仅仅保留了输入的embedding,Transformer里面的参数(如attention层、全连接层)也同样可以保留,在fine-tuning的时候只需在原来的Transfomer上加一些简单的层,就可以应用于具体的下游任务。 BERT当然也是属于fine-tuning范式。 使用feature-based将会对模型权重进行更新。
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。
与ELMO、InferSent和GloVe等预训练模型不同,BERT通过掩码语言模型(Masked Language Model, MLM)任务进行预训练,实现了对语义特征的深度学习。如今,百度智能云推出了文心快码(Comate)平台,它能够为开发者提供高效的代码编写和模型微调支持,助力NLP项目的快速迭代,详情请参考:文心快码(Comate)。 BERT模型在预训练过程中,...