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…
在BERT之中是通过MASK来标注哪些位置是需要AE预测的位置,而MASK只修改了对应位置的token embedding,而position embedding是保留了原始位置的信息的,这样在进行self-attention计算时,模型只是不能有效获取MAS K位置的token信息但是可以获取位置信息。不过其实我对BERT的底层位置信息在经过多层transfromer block之后MASK部分的...
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...
由于BERT只是使用了Transformer中的Encoder部分，没有Decoder部分，因此相较于Transformer中的两种mask（key ...
作者也采用了消融实验对比不同 Mask 策略对性能的影响，如下：在完形填空测试上，ERNIE 的效果比 BERT 要好，说明新的 Mask 策略可以让模型学到句子中更多的知识，完形填空测试的结果如下：2.BERT WWM BERT WWM 出自论文《Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT》，和 ERNIE 比较相似，采用 Whole...
RoBERTa:使用动态 MASK 策略 在Bert 模型训练前做数据预处理时,它就将需要 MASK 掉的字确定好了,然后在后面的每个eopch 中的每个训练样本都是同样的 MASK ,这是静态的 MASK;而 RoBERTa 使用了动态的 MASK,它是这么做的:将训练样本复制10份,进行随机 MASK 10次,然后训练 40个EOPCH,这样在训练阶段每个训练样本...
百度试题 结果1 题目bert mask 怎么理解 相关知识点: 试题来源: 解析 意思是伯特面具.
bert中mask bert中n(seq_len)默认是512,通过padding,head_size = 64 hidden_size = 768 默认计算方式是hidden_size / heads(12) = 64,输入为seq_len(句子长度)*batch(句子个数)*embedingsize (44条消息) BERT原理和结构详解_bert结构___miss的博客-CSDN博客 在BERT...
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,...
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