mask才能好好干活
概述:1、padding mask:处理非定长序列,区分padding和非padding部分,如在RNN等模型和Attention机制中的应用等 2、sequence mask:防止标签泄露,如:Transformer decoder中的mask矩阵,BERT中的[Mask]位,XLNet…
bert预训练策略是通过均匀随机采样获取的，这种方式有一个很明显的弊端是，假设两个token组成一个word，m...
采用 Span Mask 的策略，随机遮挡一个范围的 token。修改了 BERT 的 MLM 预训练目标，改为 Span-Boundary Objective (SBO)，根据 Span 的边界词预测 Span 中所有的 token。去掉 BERT 的 NSP (下一句预测任务) 预训练任务，采用单个句子进行训练。SpanBERT 的 Mask 策略及 SBO 预训练任务如下图所示：SpanBERT ...
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Electra主要针对MLM只对15%MASK的token进行训练导致训练低效的问题,通过两段式的训练,也实现了在下游任务中和MASK解耦,按论文的效果是只用1/4的时间就可以媲美Bert。 预训练 Eletra的预训练模块由以下两部分构成,分别是生成replace token的Generator,以及判别每个token是否是原始token的Descriminator,我们分别看下各自的实...
BERT策略:预训微调桥梁 在BERT的Masked Language Model(MLM)训练中,15%的词汇被标记所替换,然后在最后一层进行预测。然而,在下游任务中,这些标记并不会出现,导致预训练和微调之间存在不一致性。为了减少这种不一致性对模型的影响,BERT采取了以下策略: 🎭 80%的词汇被替换为标记,这是MLM的主要部分,允许模型在不...
一直到这里都没啥问题,然后,突然灵感来了,Bert <mask>方式能用这种方法来做嘛,Bert不就是把词给<mask>掉然后去预测这个词是啥呗,我让attention map的对角线元素是0模型不就看不到自己了,不就可以实现这种做法吧,既方便又高效,不用这些乱七八糟的把词给<mask>,挺完美的做法的,小伙伴一听赶紧做了实验,然后...
其中,XLNET和ELECTRA就是两个备受瞩目的新兴模型,它们通过绕开BERT的MASK策略,实现了更高的性能。 XLNET的工作原理 XLNET的核心思想是引入了一种新的训练目标,称为Permutation Language Modeling(PLM)。PLM解决了BERT在训练时存在的上下文依赖问题,使得每个词都能在完整的上下文中进行预测。 在PLM中,XLNET通过排列组合的...
BERT的mask token策略是指在预训练阶段,将输入文本中的一部分单词随机地替换为特殊的[MASK]标记,然后让模型预测被替换的单词。这个策略的目的是让模型在预训练阶段学会推断被遮盖的单词,从而提高模型在下游任务中的性能。 BERT模型的输入是由多个token组成的序列。在预训练阶段,BERT会随机选择一部分token进行mask操作,...