掩码语言模型(Masked Language Modeling,MLM),类似于我们在英语考试中经常遇到的完形填空。MLM的任务是用一个掩码标记(token)来屏蔽一个序列中的标记,并提示模型用一个适当的标记来填充该屏蔽。 MLM的局限性: 语境表征的学习对embedding的质量很敏感,在初始训练阶段影响了MLM的效率。 MLM通常会在一个句子中隐藏多个目...
Title: Contextual Representation Learning beyond Masked Language Modeling (ACL 2022) Author: Zhiyi Fu, Wangchunshu Zhou, Jingjing Xu, Hao Zhou, Lei Li Comments: ACL 2022,字节跳动的工作,对contextual representation提出了新的改进训练策略。作者发现,MLMs将embeddings作为anchor来获得contextual representation...
2. corruption & prediction 在上述1的基础上,陈丹琦她们还对MLM的机制进行了更细化的考察。 如前所述,mask过程事实上是可以拆分为两部分的,一方面在于训练数据上,通过mask比例可以调整训练模型时的输入信息,而另一方面,被mask的部分又会在loss部分用来提供模型真正学习到的内容。 陈丹琦她们将这二者分别命名为corrupti...
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...
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(...
centering是将一个batch中的样本特征算一个均值， 计算loss时样本的特征需要减去该均值，centering实际上的...
基于BERT Masked LM(LanguageModel) 的数据增强技术 TinyBert的data_augmentation.py代码解读 0序 通过样本增强技术,在样本数量较少、样本不均衡或者需要提高模型的鲁棒性的场景下通过样本增强技术提升模型的泛化能力。 在图像处理中,样本增强相对比较成熟,很多算法在预处理的步骤,就默认做了样本增强(反转,裁剪等)。因为...
Fig. 2. Comparison of masked language modeling (MLM), masked image modeling (MIM) and masked graph modeling (MGM). News Nov 30, 2023: 🔥🔥🔥 MaskGAE based solution has just won the 2nd place in ICDM Cup 2023: community detection based on graph pretrained models. Code is open-source...
In particular, BERT [11] introduces the masked language modeling (MLM) task for language representation learning. The bi-directional self- attention used in BERT [11] allows the masked tokens in Input Visual Tokens Reconstruction Masked Tokens Bidirectional Transformer Predicted Tokens Figure 3. ...
随着2018年BERT预训练的提出,自然语言领域形成以语言掩码(Masked Language Modeling, MLM)主导的预训练范式在相关应用中取得重大进展。在计算机视觉领域,2019年以对比学习主导的预训练研究也确定了预训练的研究范式,随着2021年ViT与2022年MAE的提出,MIM在视觉预训练中逐渐占据研究的主流,随之而来的是各种掩码建模技术在...