因此,我们的模型会预测屏蔽单词为city。 2. Next Sentence Prediction 许多重要的下流任务,比如Question Answering (QA) and Natural Language Inference (NLI),都是需要模型具备理解两个句子之间的关系。因此,为了让模型具备这种能力,BERT在预训练的时候,还增加了一个二分类任务:Next Sentence Prediction,预测输入的...
传统的KD方法在训练时,为了让压缩后模型尽量与原始模型相似,会设计一些loss来计算两个模型之间的差异程度,比如原模型和新模型的输出概率的kl-divergence、mean-squared loss等,有的复杂方法会将两个模型的中间层的权重也会设计相应的对标loss。这些loss之间的权重关系也需要我们取精调,因此要取得好的效果,在模型的训练...
本文以QA形式总结对比了nlp中的预训练语言模型,主要包括3大方面、涉及到的模型有: 单向特征表示的自回归预训练语言模型,统称为单向模型: ELMO/ULMFiT/SiATL/GPT1.0/GPT2.0; 双向特征表示的自编码预训练语言模型,统称为BERT系列模型: (BERT/MASS/UNILM/ERNIE1.0/ERNIE(THU)/MTDNN/ERNIE2.0/SpanBERT/RoBERTa) 双向...
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BERT实现QA中的问句语义相似度计算 1. BERT 语义相似度 BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation 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和Next Sentence Prediction两种方法分别...
随着NLP 的不断发展,对 BERT/Transformer 相关知识的研究应用,也越来越细节,下面尝试用 QA 的形式深入不浅出 BERT/Transformer 的细节知识点。 不考虑多头的原因,self-attention 中词向量不乘 QKV参数矩阵,会有什么问题? 为什么 BERT 选择 mask 掉 15% 这个比例的词,可以是其他的比例吗?
总体感觉是阅读理解像是平常 QA 任务的难度加大版本任务。但是从 Bert 应用角度,两者流程近似,所以我直接把这两个任务并在一起了。我知道,上面的话估计会有争议,不过这个纯属个人看法,谨慎参考。 前面提过,QA 领域可能是应用 Bert 最成功的一个应用领域,很多研究都证明了:应用 Bert 的预训练模型后,往往任务都有...
标准四法第三法,问答(QA)任务。 将问题和答题所需上下文分别作为上句与下句,加入 [CLS] 和 [SEP] 特殊符,之后通过在上下文部分预测答案所在位置开头 (Start) 与结尾 (End),进行 finetune。 标准四法第四法,单句标注任务。 之前单句分类,先加入 [CLS],但是最后取其他位置输出,预测相应标注,进行 finetune。
具体来讲,机器阅读理解和问答任务(QA)指的是给定一个问题和一个或多个文本,训练的QA系统可以依据文本找出问题答案。一般情况下,有以下三种问题:Simple (factoid) questions,即简单的问题,可以用简单的事实回答,答案通常只是一个name entity;Complex (narrative) questions,即稍微复杂的叙述问题,答案略长;Complex (opin...
然后将整合后的这个Embedding作为X句在自己任务的那个网络结构中对应单词的输入,以此作为补充的新特征给下游任务使用。对于上图所示下游任务QA中的回答句子Y来说也是如此处理。 因为ELMO给下游提供的是每个单词的特征形式,所以这一类预训练的方法被称为“Feature-based Pre-Training”。