注意函数DataCollatorForLanguageModeling支持掩码语言模型(MLM,masked language modeling)以及常规语言模型(CLM,causal language modeling)。函数默认设置,是针对MLM模型的。通过设置mlm=False使函数可以方便处理CLM模型输入数据。 fromtransformersimportDataCollatorForLanguageModelingtokenizer.pad_token=tokenizer.eos_tokendata...
如果读者有海量两个成对或多个成对的文本语料时,你就可以训练类似causal language modeling这种自编码模式的新型翻译模型(ChatGPT就是这么做的)。这样的模型速度会比较快,但是如果我们要微调一个现有的翻译模型,例如将多语言翻译模型如mT5或mBART微调为只对一个指定语言对进行翻译,或者将一个指定翻译模型,将一种语言...
因此,这类模型擅长进行文本表示,适用于做文本的分类、实体识别、关键信息抽取等任务。 对于Decoder-only的模型,预训练任务通常是Next word prediction,这种方式又被称为Causal language modeling。这个Causal就是“因果”的意思,对于decoder,它在训练时是无法看到全文的,只能看到前面的信息。因此这类模型适合做文本生成任务...
Language modeling adaptation (LM-A):预训练用 MLM,后面再用 PLM 或 FLM 继续训练。MLM + FLM 就是 T5 采用的方式,而 MLM + PLM,就是之前非常火的连续化 prompt-tuning 的方法,比如 prefix-tuning 等等。 Non-causal MLM adaptation (NC-A) :预训练用的是 PLM,后面再用 FLM 继续训练。这个方法是本文...
Language modeling adaptation (LM-A):预训练用 MLM,后面再用 PLM 或 FLM 继续训练。MLM + FLM 就是 T5 采用的方式,而 MLM + PLM,就是之前非常火的连续化 prompt-tuning 的方法,比如 prefix-tuning 等等。 Non-causal MLM adaptation (NC-A) ...
它是一系列与 GPT3 大小相似的开源大型因果语言模型 (Causal Language Modeling)。 BLOOM 于 6 月由 @BigscienceW 发布。它是一个类似的系列模型,是在 46 种语言上训练的。 https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/bloom LayoutLM v3(也来自 @MSFTResearch) 于 6 月添加到库中。它是一种结合...
3.2 Causal Language Modeling CLM 是从左到右按顺序预测序列中的token,只关注被mask掉token左边的context,这种训练过程在generation任务中很有趣。 通常,下一个被预测的token 是通过从模型由输入序列生成的最后一个隐层的logits中采样得到的。下面的例子,利用了top_k_top_p_filtering() 采样策略:top_k_top_p_...
Language modeling adaptation (LM-A):预训练用 MLM,后面再用 PLM 或 FLM 继续训练。MLM + FLM 就是 T5 采用的方式,而 MLM + PLM,就是之前非常火的连续化 prompt-tuning 的方法,比如 prefix-tuning 等等。 Non-causal MLM adaptation (NC-A) :预训练用的是 PLM,后面再用 FLM 继续训练。这个方法是本文...
Language modeling adaptation (LM-A):预训练用 MLM,后面再用 PLM 或 FLM 继续训练。MLM + FLM 就是 T5 采用的方式,而 MLM + PLM,就是之前非常火的连续化 prompt-tuning 的方法,比如 prefix-tuning 等等。 Non-causal MLM adaptation (NC-A) :预训练用的是 PLM,后面再用 FLM 继续训练。这个方法是本文...
causal language modeling, a pretraining task where the model reads the texts in order and has to predict the next word. It’s usually done by reading the whole sentence but using a mask inside the model to hide the future tokens at a certain timestep. ...