BERT的实现方式: Mask Language Model 受到完形填空的启发,它不同于传统的语言模型,它是盖住整篇文章15%的词,然后用其他的词预测这15%的词。被盖住的词用[mask]这样的一个标记代替,但是由于下游任务中没有[mask]这个符号,为了削弱这个符号的影响,15%被盖住的词中: 80%的词就用[mask]符号盖住 10%的词保留原...
在BERT中,因为中文的词是无限的,所以训练时需要把字作为单位,而且在Mask的时候,Mask掉的是字。而百度推出的ERNIE的一个重大改进就是引入了三种mask的方式,分别对token,entity,phrase进行mask。除此之外,ERNIE还更新了训练语料,并且在多个任务上进行训练,如DLM任务等。 GPT GPT是Generative Pre-Training 的简称,在...
第一种方法叫MASK,以15%的概率盖住输入token,然后让BERT去还原这个token。 具体怎么做呢,把盖住的token输出的向量,丢给一个线性的多类别分类器,让它输出属于每个单词的概率。 因为线性分类是一个比较弱的分类器,所以BERT一定要输出一个非常好的表示向量。 如果两个词汇填在同一个地方没有违和感,那么它们就会有类...
第一个任务他们称为MLM,即在输入的词序列中,随机的挡上15%的词,然后任务就是去预测挡上的这些词,可以看到相比传统的语言模型预测目标函数,MLM可以从任何方向去预测这些挡上的词,而不仅仅是单向的。但是这样做会带来两个缺点:1)预训练用[MASK]提出挡住的词后,在微调阶段是没有[MASK]这个词的,所以会出现不匹配...
加入随机token的原因是因为Transformer要保持对每个输入token的分布式表征,否则模型就会记住这个[mask]是token ‘hairy’。至于单词带来的负面影响,因为一个单词被随机替换掉的概率只有15%*10% =1.5%,这个负面影响其实是可以忽略不计的。 第二个弊端是使用一个MLM意味着每个batch中只有15%的标记会被预测,所以在预训练...
在将单词序列输入给 BERT 之前,每个序列中有 15% 的单词被 [MASK] token 替换。 然后模型尝试基于序列中其他未被 mask 的单词的上下文来预测被掩盖的原单词。 这样就需要:在 encoder 的输出上添加一个分类层 用嵌入矩阵乘以输出向量,将其转换为词汇的维度 ...
而BERT是去噪(denoising)自编码的方法。对于序列x,BERT会随机挑选15%的Token变成[MASK]得到带噪声版本的^xx^。假设被Mask的原始词为¯xx¯,那么BERT希望尽量根据上下文恢复(猜测)出原始词,也就是: 上式中mtmt表示t时刻是一个Mask,需要恢复。HθHθ是一个Transformer,它把长度为T的序列x映射为隐状态的序列H...
缺点：由于在训练阶段使用了 MASK 标志，造成了预训练和微调之间的不匹配；训练数据中只有 15% 的token...
BERT中引入了一个带mask的语言模型训练(Masked LM)。在原始训练文本中,随机抽取15%的token作为即将参与mask的对象。在选中的token中,数据生成器并不是把他们全部变成[MASK],具体变化方法包括三类:一是,在80%的概率下,用[MASK]标记替换token,比如my dog is hairy → my dog is [MASK];二是,在10%的概率下,...
BERT选择将所要预测的字用[MASK]字符代替,无论你是正向的还是反向的,你都不知道[MASK]这个字符原来的字是什么,只有结合[MASK]左右两边的词语信息来预测。这就达到了用双向模型训练的目的,但也引入了 预训练-微调 不一致的问题。 2、GPT GPT是一种半监督学习方法,它致力于用大量无标注数据让模型学习“常识”,...