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...
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...
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...
为了让DistilBERT有一个更加合理的初始化,DistilBERT的transformer参数来源于Bert Base,每隔两层transformer取其中一层的参数来作为DistilBERT的参数初始化。 在蒸馏过程中,除了常规的蒸馏部分的loss,还加入了一个自监督训练的loss(MLM任务的loss),除此之外,实验还发现加入一个词嵌入的loss有利于对齐teacher模型跟student...
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。
task-1: Mask Language Model(MLM) 所以BERT采用了双向的语言模型的方式,但是这个如果采用双向的话,就不可以采用预测下一个词的方式了,因为模型会看到要预测的值。所以BERT第一次采用了mask language model(MLM)任务,这就类似于完形填空(Cloze task)。
BERT模型是基于Transformer的预训练语言表征模型,强调了不再采用传统的单向语言模型,或是简单将两个单向模型浅层拼接进行预训练,而是采用新的MLM(掩码语言模型)和NSP(下一句预测),生成单句内部的深度双向理解以及句子级别的关系理解。BERT的另外一个优势在于预训练后,只需要添加一个额外的输出层进行微调,便可在各种任务...
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...
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...
该24个模型使用WordPiece masking进行训练,直接通过MLM损失进行预训练,可以通过标准训练或最终任务提炼针对下游任务进行微调,在MLM蒸馏的更精细的预训练策略方面极具优势。 理论指导来自论文《Well-Read Students Learn Better: On the Importance of Pre-training Compact Models》。论文地址:https://arxiv.org/abs/1908...