BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的MLM(Masked Language Model)损失是这样设计的:在训练过程中,BERT随机地将输入文本中的一些单词替换为一个特殊的[MASK]标记,然后模型的任务是预测这些被掩盖的单词。具体来说,它会预测整个词汇表中每个单词作为掩盖位置的概率。 MLM损失的计算方式是使用交叉...
y_pred,from_logits=True)loss=K.sum(loss*mask)/(K.sum(mask)+K.epsilon())returnlossdefmlm_acc(inputs):"""计算准确率的函数,需要封装为一个层"""y_true,y_pred,mask=inputsy_true=K.cast(y_true,floatx)
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...
注意力矩阵的蒸馏loss则比较统一,如果要蒸馏softmax之前的attention logits可以采用MSE,之后的attention prob可以用KL散度。 T和\alpha如何设置? 超参数\alpha主要控制soft label和hard label的loss比例,Distilled BiLSTM在实验中发现只使用soft label会得到最好的效果。个人建议让soft label占比更多一些,一方面是强迫学生...
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...
生成器的训练目标还是MLM(预测被mask的词是否是原词,目标空间大小是词表长度),判别器的训练目标是序列标注(判断每个token是真是假,目标空间大小是2),两者同时训练,但判别器的梯度不会传给生成器,目标函数如下: 其中,λ=50,因为判别器的任务相对来说容易些,loss相对MLM loss会很小,因此加上一个系数λ,这也是多...
和之前蒸馏目标不同的是,为了调整教师和学生的隐层向量方向,作者新增了一个cosine embedding loss,蒸馏最后一层hidden的。最终损失函数由MLM loss、教师-学生最后一层的交叉熵、隐层之间的cosine loss组成。从消融实验可以看出,MLM loss对于学生模型的表现影响较小,同时初始...
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...
层对应的输出,loss function 采用 LTR 的训练范式。 MT-DNN 的 Pre-training 部分包括两个阶段:第一阶段,采用 BERT 的训练方式(MLM+NSP),学习 Shared layers 的参数;第二阶段,采用 MTL 的方式,学习 Shared layers+Task specific layers 的参数,论文中此处采用的是 9 项 GLUE ...
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...