BERT的损失函数由两部分组成:MLM任务的损失函数+NSP任务的损失函数,用公式表示即为: L(\theta,\theta_1,\theta_2) = L_1(\theta,\theta_1)+L_2(\theta,\theta_2) 其中\theta指的是encoder部分中的参数,\theta_1指的是MLM任务在encoder部分之后接的输出层中的参数,\theta_2指的是NSP任务中encoder后接...
Transformers中Bert的MLM任务代码 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__(**kw...
在这个阶段,模型在大规模的无标签文本数据上进行训练,主要通过以下两种任务来进行: 掩码语言模型(Masked Language Model, MLM): 在这个任务中,输入句子的某个比例的词会被随机地替换成特殊的[MASK]标记,模型需要预测这些被掩码的词。 下一个句子预测(Next Sentence Prediction, NSP): 模型需要预测给定的两个句子是...
BERT是一个多任务模型,它的预训练(Pre-training)任务是由两个自监督任务组成,即MLM和NSP,如图所示。 BERT 预训练过程示意图 3.1.1 MLM MLM是指在训练的时候随即从输入语料上mask掉一些单词,然后通过的上下文预测该单词,该任务非常像我们在中学时期经常做的完形填空。正如传统的语言模型算法和RNN匹配那样,MLM的这个...
MLM 任务层 当把词汇表（vocabulary）中的每一个词都作为一个单独的类型时，对被遮罩词进行预测就变成了在所有类型中判断可能性最高的分类，这是典型的多类型分类问题。为了进行分类判断，需要在 BERT 的输出上增加一个多类型分类器（MLM head），如图 6 所示，它包含一个全连接网络和 softmax 运算，可以将 ...
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...
一、从RNN开始 NLP里最常用、最传统的深度学习模型就是循环神经网络 RNN(Recurrent Neural Network)。这个模型的命名已经说明了数据处理方法,是按顺序按步骤读取的。与人类理解文字的道理差不多,看书都是一个字一个字,一句话一句话去理解的。 RNN 有多种结构,如下所示
带有MLM head的BERT模型输出经过转换之后,可用于对屏蔽词进行预测。这些预测结果也有一个易于区分的尾部,这一尾部可用于为术语选择语境敏感标识。 执行无监督NER的步骤 1. 一次性离线处理 一次性离线处理为从BERT的词汇表中获取的语境独立的标识集合创建映射,将其映射成单个描述符/标签。
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...
PS:本文介绍的参数仅仅是encoder的参数,基于encoder的两个任务next sentence prediction 和 MLM涉及的参数(768 * 2,2 * 768 * 768,总共约1.18M)并未加入,此外涉及的bias由于参数很少,本文也并未加入。 large的大小的计算同理。这里就不做介绍了。