MLM和NSP任务的训练是在transformers/src/transformers/models/bert/modeling_bert.py中的BertForPreTraining类,该类的框架如下图所示: 图2 训练MLM和NSP任务的架构图 在该类__init__方法中有定义两个类self.bert = BertModel(config) 和self.cls = BertPreTrainingHeads(config),用self.bert获取输入样本的句向量...
BERT 从其他段落中随机选择若干个连续的句子,作为 NSP 任务的负例。这也是被诟病最多的地方。因为这样一来,NSP 不可避免地退化了,变成“判断两个句子是否在描述同一主题”。因此,后来的AlBERT干脆直接放弃了 NSP,改成了 Sentence Order Prediction(SOP)。 此外,由于负例的 tokens_b 没有消耗当前段落的内容,在选...
在这篇论文中,作者们提出了一种名为“Next Sentence Prediction”(NSP)的预训练任务。NSP任务的核心在于通过判断两个句子是否连续,来学习句子间的上下文关系。这一任务对于众多NLP任务至关重要,因为它能够增强模型对句子间逻辑和语义联系的理解能力。 为了实现NSP任务,作者们在BERT模型中增加了一个新层,专门用于预测两...
NSP任务则是为了提高BERT对句子关系的理解能力。在NSP任务中,给定两个句子,模型需要判断它们是否是连续的句子。通过这种训练方式,BERT可以学习到句子之间的关系,这对于很多自然语言处理任务非常有用。除了MLM和NSP任务外,还可以采用其他预训练任务,例如采用不同的遮盖策略或引入更多的无监督学习目标。这些扩展可以进一步提...
预训练任务层 前面介绍了预训练模型的输出是与输入序列长度相同的浮点数向量（每个向量包含 768 个浮点数）序列，这样的输出无法直接完成任何训练任务，解决方法是在预训练模型之后添加一个网络层，将预训练模型的输出送入新的网络层继续处理，最终完成预训练的 MLM 和 NSP 任务，我们把追加在预训练模型之后的这层...
3. 预训练目标：BERT采用了两个预训练任务：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。在MLM任务中，输入句子的一部分被随机遮盖，模型需要预测被遮盖的单词是什么。在NSP任务中，两个句子作为输入，模型需要预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。这些任务的预训练使BERT学会了丰富的语言...
BERT中在构造数据进行NSP任务的时候是这么做的,将两个segment进行拼接作为一串序列输入模型,然后使用NSP任务去预测这两个segment是否具有上下文的关系,但序列整体的长度小于512。 然而,RoBERTa通过实验发现,去掉NSP任务将会提升down-stream任务的指标,如图2所示。
3. 预训练目标:BERT采用了两个预训练任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。在MLM任务中,输入句子的一部分被随机遮盖,模型需要预测被遮盖的单词是什么。在NSP任务中,两个句子作为输入,模型需要预测第二个句子是否是第一个句子的下一句。这些任务的预训练使BERT学会了丰富的语言表示。
为了使模型能够有能力理解句子间的关系,BERT使用了NSP任务来预训练,简单来说就是预测两个句子是否连在一起。具体的做法是:对于每一个训练样例,我们在语料库中挑选出句子A和句子B来组成,50%的时候句子B就是句子A的下一句(标注为IsNext),剩下50%的时候句子B是语料库中的随机句子(标注为NotNext)。接下来把训练...
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...