BERT,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于Transformer的预训练语言模型。在BERT的训练过程中,主要涉及两个任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。其中,MLM任务是BERT训练的核心。MLM任务的目的是让模型能够根据上下文预测被掩盖的词。在一个句子中,15%的词...
Transformers中Bert的MLM任务代码 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__(**kw...
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...
开始,MLM 仅被视为 BERT 的一个预训练任务,训练完了就可以扔掉的那种,因此有一些开源的模型干脆没保留 MLM 部分的权重,比如 brightmart 版[3]和 clue 版[4]的 RoBERTa,而哈工大开源的 RoBERTa-wwm-ext-large[5]则不知道出于什么原因随机初始化了...
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种基于 Transformer 架构的预训练模型,它在自然语言处理领域取得了很大的成功。MLM (Masked Language Model) 是BERT模型的一种预训练任务,它是指在输入文本中随机mask掉一些词,然后训练模型去预测这些被mask的词。内积(inner product)是指两个向量相乘...
具体的训练称之为Pattern-Exploiting Training,训练方式采用半监督(大量无监督的样本+少量标签样本),效果很可观。 必须要GPT3吗?不,BERT的MLM模型也能小样本学习 MLM文本纠错 MLM人群属性预测
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的MLM(Masked Language Model)损失是这样设计的:在训练过程中,BERT随机地将输入文本中的一些单词替换为一个特殊的[MASK]标记,然后模型的任务是预测这些被掩盖的单词。具体来说,它会预测整个词汇表中每个单词作为掩盖位置的概率。
self.bert用于获取输入样本的句向量和词向量；self.cls构建一个分类器，包含两个分类任务：预测"[MASK]"处填充的词及判断两个句子的逻辑关系。总的来说，BERT通过执行MLM和NSP任务，在预训练阶段能够学习到丰富的上下文表示和逻辑关系理解能力，为后续的下游任务提供强大的基础。
优势是增大输出层的embedding维数（也可以理解为是预训练的输出层）有利于缓解过拟合，提高在下游任务上的...
其次，我们使用SASC来解释在预先训练的BERT模型中发现的模块，从而能够检查模型的内部。最后，我们表明SASC...