简介: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。 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...
在这一节,我们主要介绍了传统的掩码语言模型(MLM),然后我们提出了 MLM 的加权采样来缓解频率偏差问题。 2.1 Masked Language Modeling 对于一个句子 S = {t1, t2, . . . , tn},其中 n 是单词的数量,ti 是一个单词,BERT中的标准屏蔽策略随机选择 15% 的单词进行屏蔽。语言模型学习预测具有双向语境的被掩码...
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：...
传统的文本分类方法通常采用特征提取和分类器训练的思路,然而这种方法在面对大量无标注数据时存在一定的局限性。随着深度学习技术的发展,基于神经网络的文本分类方法逐渐成为研究热点。最近,基于Prompt的MLM(Masked Language Modeling)文本分类方法受到了广泛关注。这种方法的基本思想是将文本分类任务转化为MLM任务,通过对部分...
mlm (`bool`, *optional*, defaults to `True`): Whether or not to use masked language modeling. If set to `False`, the labels are the same as the inputs with the padding tokens ignored (by setting them to -100). Otherwise, the labels are -100 for non-masked tokens and the value ...
BEIT是一种图像无监督预训练,属于最近非常火的Vision Transformer这类工作的研究方向(Vision Transformer前沿工作详细汇总可以参考历史文章从ViT到Swin,10篇顶会论文看Transformer在CV领域的发展历程)。首先简单介绍一下这篇文章的整体思路:利用BERT中MLM(Masked Language Modeling)的思路,把一个图像转换成token序列,对图像...
BEIT是一种图像无监督预训练,属于最近非常火的Vision Transformer这类工作的研究方向(Vision Transformer前沿工作详细汇总可以参考历史文章从ViT到Swin,10篇顶会论文看Transformer在CV领域的发展历程)。首先简单介绍一下这篇文章的整体思路:利用BERT中MLM(Masked Language Modeling)的思路,把一个图像转换成token序列,对图像...
MacBERT的核心思想是通过使用Masked Language Modeling(MLM)作为修正器,对原始BERT模型的训练过程进行优化。MLM是BERT模型中使用的一种训练方法,其主要目标是预测被掩码的单词。在MacBERT中,修正器的作用是对原始BERT模型的输出进行进一步的处理,以修正由于上下文信息泄露和错误标签传递导致的问题。MacBERT的实现过程主要包括...
[self.config.batch_size: ] if not len(self): self.input_texts = self.ori_inputs return batch def mask_tokens(self, inputs): """ Prepare masked tokens inputs/labels for masked language modeling: 80% MASK, 10% random, 10% original. """ labels = inputs.clone() # We sample a ...
EMNLP2021有一篇论文标题名为Frustratingly Simple Pretraining Alternatives to Masked Language Modeling,翻译过来就是「简单到令人沮丧的替代MLM的预训练任务」。但我给它加了个问号,因为我觉得首先作者提出的这些方法,对于模型来说太难了,即便是让我去做他所提出的这些预训练任务,我都不一定做得出来。其次是从结果来...