MLM和NSP任务的训练是在transformers/src/transformers/models/bert/modeling_bert.py中的BertForPreTraining类,该类的框架如下图所示: 图2 训练MLM和NSP任务的架构图 在该类__init__方法中有定义两个类self.bert = BertModel(config) 和self.cls = BertPreTrainingHeads(config),用self.bert获取输入样本的句向量...
BERT,全称为Bidirectional Encoder Representations from Transformers,是一种基于Transformer的预训练语言模型。在BERT的训练过程中,主要涉及两个任务:Masked Language Model(MLM)和Next Sentence Prediction(NSP)。其中,MLM任务是BERT训练的核心。MLM任务的目的是让模型能够根据上下文预测被掩盖的词。在一个句子中,15%的词...
Transformers中Bert的MLM任务代码 Transformers的mlm任务主要依赖的类为TFBertLMPredictionHead,通过这个类,预测初每个token的logits,具体的代码如下 classTFBertLMPredictionHead(tf.keras.layers.Layer):def__init__(self,config:BertConfig,input_embeddings:tf.keras.layers.Layer,**kwargs):super().__init__(**kw...
为了解决这一问题,本文主要从预训练语言模型看MLM预测任务、引入prompt_template的MLM预测任务、引入verblize类别映射的Prompt-MLM预测、基于zero-shot的prompt情感分类实践以及基于zero-shot的promptNER实体识别实践五个方面,进行代码介绍,供大家一起思考。 一、从预训练语言模型看MLM预测任务 MLM和NSP两个任务是目前BERT...
mlm 任务 评估指标mlm 在评估MLM(Machine Learning Model)任务时,通常会使用多种指标来全面评估模型的性能。以下是一些常用的评估指标: 1.准确率(Accuracy):这是最常见的分类评估指标,表示模型正确分类的样本占总样本的比例。然而,在处理不平衡数据集时,准确率可能不是一个很好的指标。 2.精确率(Precision):精确...
大型语言模型(LLM)已经对越来越多的任务表现出了显著的预测性能。然而,它们的快速扩散和日益增加的不...
在预训练阶段,BERT模型会进行两个关键任务:Masked Language Modeling (MLM) 和 Next Sentence Prediction (NSP)。对于MLM任务,其核心是在一个句子中随机选择15%的token,并用"[MASK]"符号替换这些token。随后,模型将预测"[MASK]"处应填充的词是什么。在这一过程中,作者提出了一种改进的替换策略:...
mlm任务损失函数讲解 机器学习模型(MLM)的任务损失函数是用于衡量模型预测结果与真实值之间差异的函数。在机器学习的训练阶段,通过计算损失函数的值,可以确定模型的预测能力。 损失函数的主要作用是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数,以表示该随机事件的“风险”或“损失”。在机器学习中,损失函数用于...
1.mlm区别于cbow也好,一般的rnn-lm也好,elmo也好,gpt也好,最大的直接不同既不是attention的使用也...
本文将介绍几种常见的MLP任务损失函数,并对其进行讲解。 1. 均方误差(Mean Squared Error, MSE)损失函数是最常用的回归问题损失函数之一。对于回归问题,模型的输出是一个连续值。MSE损失函数计算模型预测结果与真实标签之间的平均差异的平方。通过最小化MSE损失函数,我们可以使模型的预测结果尽可能接近真实标签。 2. ...