第一部分主要介绍BERT的网络结构原理以及MLM和NSP这两种任务的具体原理;第二部分将主要介绍如何实现BERT以及BERT预训练模型在下游任务中的使用;第三部分则是介绍如何利用MLM和NSP这两个任务来训练BERT模型(可以是从头开始,也可以是基于开源的BERT预训练模型开始)。本篇文章将先对第一部分的内容进行介绍。 3.1 BERT网络...
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 作者发现,在pre-training阶段,一句话中有15%的token被选中,然后将这些token用"[MASK]"替换。而在fine-tuning阶段,给BERT模型的输入并没有token被"[MASK]"替换。 为了减少pre-training与fine-tuning阶段的差异,在pre-training阶段,对MLM任务...
BERT,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于Transformer的预训练语言模型。在BERT的训练过程中,主要涉及两个任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。其中,MLM任务是BERT训练的核心。MLM任务的目的是让模型能够根据上下文预测被掩盖的词。在一个句子中,15%的词...
3.使用softmax计算IsNextSequence的概率。 在训练BERT模型时,MLM和NSP是被同时训练的,目标是最小化两种策略的组合损失函数。 标记化—BERT模型不会将单词视作标记。相反,它会看WordPieces。这意味着一个单词可以分解为多个子单词。这种标记化在处理词汇单词时是有益的,它可以帮助更好地表示复杂的单词。 BERT模型的...
MLM: 在这种任务中,BERT预测输入序列中被随机遮盖的Token。模型的输出是每个被遮盖Token的概率分布,通过Softmax层得到。 NSP: 这种任务要求BERT预测两个句子是否是连续的。模型的输出是一个二分类问题的概率分布。 BERT模型的输入:通过结合Token Embeddings、Segment Embeddings和Position Embeddings三种嵌入方式,BERT等模型...
这主要是因为 NSP 作为一个分类任务过于简单，对模型的学习并没有太大的帮助，而 MLM 则被多数预训练...
一种是MLM(Mask Language Model)模型—通过屏蔽输入中的一些单词,然后对每个单词进行双向条件设置,以预测屏蔽的单词。在将单词序列输入转换器BERT之前,每个序列中15%的单词被替换为一个[MASK]指令。该模型试图根据序列中其他非屏蔽词提供的上下文来预测屏蔽词的初始值。 第二种技术是NSP(Next Sentence Prediction),...
第一个任务是被称为"Masked Language Model"(MLM)的任务。简单地说,就是在输入的句子中随机选择一部分单词并将其替换或隐藏,然后让模型去预测被隐藏的单词原本是什么,你可以理解为做完形填空。具体而言,BERT 在预训练过程中,会随机选取输入句子中的15%的单词进行处理为"[MASK]", 在微调任务中为了不让模型看到[...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers),是Google2018年提出的预训练模型,即双向Transformer的Encoder,因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了Masked LM(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
预训练是 BERT 在大量数据上进行训练的阶段。因此,它学习预测句子中的屏蔽词(MLM 任务)并预测一个句子是否在另一个句子后面(NSP 任务)。此阶段的输出是一个预训练的 NLP 模型,具有对该语言的通用“理解” 微调是针对特定任务进一步训练预训练的 BERT 模型。该模型使用预先训练的参数进行初始化,并且整个模型在下游...