BERT 的预训练过程,没有隔离 MLM 和 NSP 任务。在循环的每一个 step,处理同一批构造样本,既计算 MLM-loss,也计算 NSP-loss,然后直接相加。这样处理回避了一个天然的问题,MLM 和 NSP 两者对自监督样本的需求不一致: MLM:[CLS] + ["样","本","正","文"] + [SEP] NSP:[CLS] + ["上","句","a...
1. 相比两句拼接,一句长句,模型可以获得更长上下文(类似XLNet的一部分效果) 2. 在NSP的负例情况下,基于另一个文档的句子来预测词,会给MLM任务带来很大噪音 于是SpanBert没有采用NSP任务,直接一句长句,然后MLM加上SBO任务来进行训练。 1.2.5 结论 1. SpanBert普遍强于BERT 2. SpanBert尤其在抽取式问答上表现好...
与任务相对应，BERT 预训练的损失函数也由两部分组成，第一部分是来自 MLM 的单词级别分类任务，另一部分是 NSP 的句子级别的分类任务。通过这两个任务的联合学习，可以使得 BERT 学习到的表征既有单词级别信息，同时也包含了句子级别的语义信息。具体损失函数如下：可以看到，虽然我们的目的是得到预训练模型（由 θ...
动机:限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型(例如GPT),无法充分了解到单词所在的上下文结构(主要是在判别性任务上,分类、抽取等)。 Idea: 受完形填空的启发,BERT通过使用 Masked Language Model(MLM) 的预训练目标来缓解单向语言模型的约束。 实现:引入Masked Language Model + Next sentence pr...
有监督任务损失:在这个预训练问题中就是Bert的MLM任务损失,注意此时Student模型的输出是在温度为1下做的softmax cosine embedding loss: 把Student的Teacher的隐藏向量用余弦相似度做对齐。(感觉这个类似中间层蒸馏) 1.1.2 学生模型设计 student模型只使用BERT一半的层;使用teacher模型的参数进行初始化。在训练过程中使用...
BERT在预训练时学习两种任务:遮盖的语言模型(masked language model, MLM)、下一句预测(next sentence prediction,NSP)。 遮盖的语言模型:在输入的序列中随机把原标记替换成[MASK]标记,然后用主模型输出的标记表示来预测所有原标记,即学习标记的概率分布。
bert也是这么认为,在训练的时候除了训练MLM之外再训练一个NSP(分类任务) loss(MLM)+loss(NSP)=loss(总) bert输入:三个输入向量:wording embedding(单词特征表示)输入,position embedding输入,segment(标识) embedding输入 1.位置使用了绝对位置编码 position embedding三种方式:1.sin-cos函数;2.查表(绝对位置);3.at...
BERT中有个Masking Language Model(MLM)预训练任务,在准备训练数据的时候,需要Mask掉一些token,训练过程中让模型去预测这些token,这里将数据Mask后,训练数据将不再变化,将使用这些数据一直训练直到结束,这种Mask方式被称为Static Masking。 如果在训练过程中,期望每轮的训练数据中,Mask的位置也相应地发生变化,这就是Dyn...
2. Span Boundary Objective(SBO):对于 span 内的每一个 token,除了原始的 MLM 的 loss,再加 SBO 的 loss,即: 3. Single-Sequence Training:去掉 NSP 任务,用一个长句替代原来的两个句子。 ALBERT ALBERT 在 Google于 2019 年发表的《ALBERT: A LITE BERT FOR SELF-SUPERVI...
在MLM任务中,模型需要预测被遮盖的词;在NSP任务中,模型需要判断两段文本是否为相邻的句子。通过这两个子任务,BERT可以学习到丰富的语言知识。二、预训练模型的使用要使用BERT进行文本分类,首先需要加载预训练模型。可以使用Hugging Face的Transformers库,该库提供了各种预训练模型的下载和加载功能。加载预训练模型后,...