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__(**kwargs)self.config=configself.hi...
1.1、任务内容 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 1.3、举例说明 二、NSP任务介绍 2.1、任务内容 2.2、举例说明 三、MLM和NSP任务的实现 3.1、BertForPreTraining类的框架结构 3.2、BertForPreTraining类的源码 reference 内容总结: 对MLM和NSP任务进行介绍; 从代码架构的角度...
首先对数据建立两个词表,分别是词对应序号的word_2_id和序号对应词的id_2_word,BERT使用[CLS]作为一个句子的开头,用[SEP]作为句子的结尾,[MASK]主要为了MLM任务中进行掩码,[PAD]用作填充,所以词表初始化如下 word_2_id = {'PAD': 0, 'CLS': 1, 'SEP': 2, 'MASK':3} id_2_word = {0: 'PA...
掩码语言模型(Masked Language Model, MLM):随机遮盖输入序列中的一些单词,并让模型预测这些被遮盖的单词。 下一句预测(Next Sentence Prediction, NSP):判断两个句子是否在原文中相邻。 二、依赖安装 在代码实现之前,需要确保安装了相关的Python库。可以使用以下命令安装所需库: pipinstalltorch transformers datasets 1...
它可以用于各种NLP任务,包括文本分类。本文将介绍如何使用BERT进行文本分类,帮助读者掌握这一强大的工具。一、BERT基本原理BERT是一种基于Transformer的预训练语言模型,通过大规模语料库进行训练。它包含两个子任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。在MLM任务中,模型需要预测被遮盖的词;在NSP...
BERT不使用传统的从左到右或从右到左的语言模型来预训练。相反,是使用两个无监督任务预训练BERT。 任务1 Masked LM(MLM) 直观地说,我们有理由相信深度双向模型严格地比从左到右模型或从左到左模型和从右到左模型的简单结合更强大。不幸的是,标准条件语言模型只能从左到右或从右到左进行训练,因为双向条件反射允...
一种是浅层加载的参数在训练C任务过程中不动,这种方法被称为“Frozen”; 另一种是底层网络参数尽管被初始化了,在C任务训练过程中仍然随着训练的进程不断改变,这种一般叫“Fine-Tuning”,顾名思义,就是更好地把参数进行调整使得更适应当前的C任务。
代表作如GPT,用于下游任务时,不仅仅保留了输入的embedding,Transformer里面的参数(如attention层、全连接层)也同样可以保留,在fine-tuning的时候只需在原来的Transfomer上加一些简单的层,就可以应用于具体的下游任务。 BERT当然也是属于fine-tuning范式。 使用feature-based将会对模型权重进行更新。
BERT的核心思想是利用Transformer的编码器部分,通过两个预训练任务来学习文本表示: Masked Language Model (MLM):随机遮蔽输入文本中的一部分单词,然后训练模型预测这些被遮蔽的单词。 Next Sentence Prediction (NSP):判断给定的两个句子是否为连续的句子。