BERT 并不希望像 GPT 一样沿用传统语言模型中单向的做法,希望能够充分利用上下文的信息,于是便有了 MLM (masked language model)任务,具体做法是随机地 mask 掉原始句子中的一些词,再经过多个 Transformer Block 编码后去预测这些被 mask 掉的词是什么。 对于mask 掉词占句子的比例,BERT 使用了 15%,然而实际的做...
体现了 Bert 所利用的代理任务:masked language model(MLM)的强大能力。2021 年,Kaiming 提出的 MAE[2],通过与 MLM 相似的设计思路,提出了基于 masked image model(MIM)的 MAE,在精度上成功超越了之前占据主流地位的对比学习方法。 masked autoencoding 在文本和图像数据上的成功,也激励了图领域的研究人员:是否可...
体现了Bert所利用的代理任务:masked language model(MLM)的强大能力。2021年,Kaiming提出的MAE [2],通过与MLM相似的设计思路,提出了基于masked image model(MIM)的MAE,在精度上成功超越了之前占据主流地位的对比学习方法。 masked autoencoding在文本和图像数据上的成功,也激励了图领域的研究人员:是否可以设计一种新的...
(2) Mask language model 任务 与常见的自然语言处理 mlm 预训练方法相同,对 text 随机 15% 进行 mask,预测 mask 词。 多模态场景下,结合视频的信息预测 mask 词,可以有效融合多模态信息。 (3) Mask frame model 任务 对frame 的随机 15% 进行 mask,mask 采用了全 0 的向量填充。 考虑到 frame 为连续的...
掩码语言模型(Mask Language Model,MLM)的主要任务是___,并恢复输入文本。 A. 随机掩蔽一定比例的输入词 B. 掩蔽输入词的后半部分 C. 随机替换或打乱顺序 D. 掩蔽全部输入 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 参考答案: ...
在探索自监督学习的领域，BERT和MAE的贡献极为显著，其中BERT通过masked language model（MLM）的设计，使特征在多种任务中展现出卓越性能，而MAE通过masked image model（MIM）的思路，成功超越了对比学习主流方法。这些成功激发了研究人员在非欧数据图上的应用探索。面对图数据的自监督学习，对比学习与生成...
XLNET 在预训练阶段,引入Permutation Language Model的训练目标。假设我们的训练样本为 s,由 t1 t2 t3 t4 几个词组成,如果我们需要预测 t3 这个词,按照自回归语言模型的做法,那只能看到 t1 t2 的信息,看不到 t4 的信息;Permutation Language Model 的做法是...
4.1 Task1: Masked Language Model（MLM）背景：标准语言模型（LM）只能 从左到右 或 从右到左 ...
注意load_pretrained_model 中只要设置 seq2seq=True,就会自动加载 BERT 的 MLM 部分,并且传入对应的 Mask,剩下就只需要把 loss 写好就行了。另外还有一个 keep_words,这个是用来精简 Embedding 层用的,对于中文 BERT 来说,总的 tokens 大概有 2 万个,这意味着最后预测生成的 token 时是一个 2 万分类问题...
通过mask来约束不同token之间的互相影响，也是一种经典的预训练方式，即PLM(permutation language model)...