ELECTRA(EfficientlyLearning anEncoder thatClassifiesTokenReplacementsAccurately) PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DIS- CRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS (Under review ICLR2020) 输入:mask后的序列(mask的token个数是超参),输入构造如下 顺序是:先选择k个要被mask的位置,用[MASK]代替形成生成器的输入;然后用生成...
方法:BERT's Model Architecture:multi-layer bidirectionalTransformer encoder. BERT(BASE), BERT(LARGE).Input/Output Representations: token +segment+ position. Pre-training BERT: Masked language model (MLM) + Next sentence prediction. Fine-tuning BERT 背景:Two strategies for applying pre-trained language...
Bert 模型自 18 年 10 月推出,到目前为止快两年了。它卜一问世即引起轰动,之后,各种改进版本的预训练模型(Pre-Training Model, PTM)与应用如过江之鲫,层出不穷。Bert 及它的继任者们,确实也不孚众望,在 NLP 各个领域攻城略地,所向披靡,多种 NLP 数据集竞赛榜单,连续多年被各种新出现的预训练模型霸榜,有...
BERT模型自18年10月推出,到目前为止已经有3年多时间了。BERT问世即引起轰动,之后,各种改进版本的预训练模型(Pre-Training Model, PTM)与应用层出不穷。BERT及它的继任者们,确实也不负众望,在多种NLP数据集竞赛榜单,连续多年被各种新出现的预训练模型霸榜,有些榜单,个别模型已经把指标刷到超过人类。今天就带大家...
Tokens = [ [CLS], [MASK], us, start, pre, [MASK], ##ing, the, model, [SEP] ] 但是这里尤为需要注意的一点是:单词 ##train 实际上仅是单词pretraining 的一部分。在 WWM 方法中,如果遮挡的单词为一个subword,则会遮挡这个subword对应的所有单词,例如: ...
BERT:分为pre-training 和 fine-tuning,两个阶段。 pre-training 阶段,BERT 在无标记的数据上进行无监督学习; fine-tuning 阶段,BERT利用预训练的参数初始化模型,并利用下游任务标记好的数据进行有监督学习,并对所有参数进行微调。 所有下游任务都有单独的 fine-tuning 模型,即使是使用同样的预训练参数。 下图是对...
fine-tunging:例如GPT(Generative Pre-trained Transformer),在下游任务上根据具体任务的目标来调整语言模型的参数; 先前的这两种策略的所有语言模型都是基于单向的,且共享相同的目标函数。 主要的缺陷在于先前的语言模型是单向的(unidirectional),其限制模型的微调的性能。例如GPT,在做self-attention时只能关注前面...
BERT通过Masked Language Model和Next Sentence Prediction两个预训练任务学习语言模型,之后可以对模型进行Fine-tuning以适应特定任务,如情感分析、问答系统和命名实体识别等。BERT模型突出的特点在于其能够捕捉双向上下文信息,从而更精准地理解和分类文本内容。 讨论 发布...
create_pretraining_data.py 功能: 在这个py文件中,主要功能是生成训练数据 具体的训练命令如下所示: python create_pretraining_data.py \ --input_file=./sample_text.txt \ --output_file=/tmp/tf_examples.tfrecord \ --vocab_file=$BERT_BASE_DIR/vocab.txt \ ...
Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding 1. Motivation 预训练领域的经典制作,2018年,Google出品。 NLP领域已经有一些预训练工作。预训练工作用于下游任务有两种策略:feature-based以及fine-tuning。典型的feature-based方法如ELMo[2],对于特定任务,将pre-trained的表示当成额外的...