NSP:[CLS] + ["上","句","a"] + [SEP] + ["下","句","b"] + [SEP] MLM 处理单句,属于生成型任务,没有正负样本之分; NSP 处理双句,属于分类型任务,需要设计正样本(句 b 是句 a 的下一句)与负样本(句 b 不是句 a 的下一句)。这也是大部分的自监督学习采用的形式; 可能是出于计算效率...
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...
🔍 NSP任务的目标是判断两句话是否构成连续的文本。模型需要接收两句话作为输入,并预测第二句话是否是第一句话的下一句。这种任务有助于模型理解句子间的关系。🎨 MLM任务则涉及到随机掩盖文本中的一部分字符,然后让模型预测这些被掩盖的字符。这种任务有助于模型学习语言的上下文信息。📈 构建NSP和MLM任务数据集...
背景:通过在大规模语料上预训练语言模型,可以显著提高其在NLP下游任务的表现。 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...
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否是连续的。 技术点: ...
预测误差和 MLM 一样使用交叉熵运算计算出 NSP 任务的误差函数 Lnsp：其中 θ 表示 BERT 预训练模型的参数，θnsp 表示 NSP 任务层（分类器）的参数。损失函数 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...
简介:BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,通过完成Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)任务进行训练。本文将深入探讨BERT的MLM任务,帮助读者更好地理解这一关键预训练任务。
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模型的输入 BERT的输入可以是单词序列中的单个句子...
ELECTRA 使用一个小型的 MLM 模型作为生成器(Generator),来对包含[MASK]的句子进行预测。另外训练一个基于二分类的判别器(Discriminator)来对生成器生成的句子进行判断。 改进相邻句预测 在大多数应用场景下,模型仅需要针对单个句子完成建模,舍弃NSP训练目标来优化模型对于单个句子的特征学习能力。
BERT源码课程片段6:BERT模型Pre-Training中的MLM及NSP源码实现及最佳实践 视频内容围继承BERT训练任务的实现和原理解析,包括Next Sentence Prediction与Mask Language Model两大主要任务。解释了CLS token在确定句子间关系的作用,并展示了hidden vector的生成和处理,涉及到分类任务的逻辑一致性。提到了模型训练过程中的技术...