Masked Language Modeling(MLM)是一种预训练语言模型的方法,通过在输入文本中随机掩盖一些单词或标记,并要求模型预测这些掩盖的单词或标记。MLM 的主要目的是训练模型来学习上下文信息,以便在预测掩盖的单词或标记时提高准确性。 MLM 可以用于各种自然语言处理任务,如文本分类、机器翻译、情感分析等。它经常与下一句预测(...
Masked language modeling和其自回归方法,例如 BERT [14] 和 GPT [47, 48, 4],是 NLP 预训练的非常成功的方法。这些方法保留了输入序列的一部分并训练模型来预测丢失的内容。这些方法已被证明可以很好地扩展[4],并且大量证据表明这些预训练的表示可以很好地推广到各种下游任务。Autoencoding是学习表示的经典方法,...
masked language modeling MLM bi-directional self attention:使得被mask的token在预测时可以利用两个方向上的上下文 masked image modeling MIM: BEIT, MAE UFC-BERT(Unifying multimodal controls for conditional image synthesis): 这个工作中尝试使用自回归+双向注意力掩膜训练来完成生成任务 文章中新的解码方式收到ma...
值得我们思考的是，MAE的思路是否真的是MLM -> MVM (mask vision modeling)的终极目标，从现在的实验...
用了两个loss，一个是监督的交叉熵函数loss，一个是恢复的loss。虽然同样是masked modeling，但是恺明...
ViT的模型特性使得人们重新开始关注Masked modeling，正如作者在论文里提到的，类似的方法在NLP领域已经取得...