不过说起Transformer模型,其实在它发表之初并没有引起太大的反响,直到它的后继者BERT[1]的出现才使得大家再次回过头来仔细研究Transformer。因此,在接下来这个系列的文章中,掌柜将主要从BERT的基本原理、BERT模型的实现、BERT预训练模型在下游任务中的运用、Mask LM和NSP的实现与运用这几个方面来详细介绍Bert。总的来说...
然而,尽管BERT已经通过无监督学习方式掌握了丰富的语言信息,它在处理零样本(zero-shot)学习任务时仍存在一定的局限性。为了突破这一瓶颈,最新论文“NSP-BERT: A Prompt-based Zero-Shot Learner Through an Original Pre-training Task——Next Sentence Prediction”(点击此处查看论文详情)提出了一种创新的预训练任务,...
一、动机: 现有的工作都关注基于GPT的 left-to-right 或BERT的Masked Language Model(MLM)的prompt方法(即基于token-level的prompt);本文则使用被RoBERTa等摒弃掉的NSP任务来实现,并应用在Zero-shot场景。 二、贡献: 提出NSP-BERT,基于sentence-level的pre-training任务实现prompt-learning; 提出两个可选择的...
而在fine-tuning阶段,给BERT模型的输入并没有token被"[MASK]"替换。 为了减少pre-training与fine-tuning阶段的差异,在pre-training阶段,对MLM任务进行改进:在被选中的15%的token中,有80%被替换为"[MASK]",有10%被替换为一个随机token,有10%保持不变。为啥要这么改呢,作者做了一个对比,结果如下: 图1 不同...
BERT NSP头线性层有两个输出的原因是为了处理NSP任务的两个子任务:判断两个句子是否是连续的(IsNext)和判断两个句子是否是不连续的(NotNext)。这两个输出分别表示了两个句子是否是连续的概率。 具体来说,BERT的NSP头线性层有两个输出,分别是IsNext和NotNext。IsNext表示两个句子是连续的概率,NotNext表示两个...
📖 在前面的章节中,我们已经探讨了基于BERT预训练模型的几种常见下游任务。现在,我们将深入探讨如何从头开始实现NSP(Next Sentence Prediction)和MLM(Masked Language Modeling)任务,并训练BERT模型。🔍 NSP任务的目标是判断两句话是否构成连续的文本。模型需要接收两句话作为输入,并预测第二句话是否是第一句话的下一...
self.bert用于获取输入样本的句向量和词向量；self.cls构建一个分类器，包含两个分类任务：预测"[MASK]"处填充的词及判断两个句子的逻辑关系。总的来说，BERT通过执行MLM和NSP任务，在预训练阶段能够学习到丰富的上下文表示和逻辑关系理解能力，为后续的下游任务提供强大的基础。
一、在预训练语言模型中的应用 在像BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）这样的预训练语言模型中，NSP是其中一个重要的训练任务。在预训练阶段，模型会同时学习两个目标，一个是遮蔽语言模型（Masked Language Model，MLM）任务，另一个就是NSP任务。通过NSP任务，模型可以学习到句子之间的语义...
https://github.com/sunyilgdx/NSP-BERT 最重要的是,NSP-BERT 的效果真的不错: ▲ NSP-BERT 的 Zero Shot 效果 ▲ 在实体链接任务上的效果 ▲ 模型规模对效果的影响 总的来说,看完这些实验结果后,笔者只向对 NSP 说一句“失敬失敬”,这么一位模型界的大佬在面前,但却一直没有意识到,这必须得为 NSP-...
本次分享深入探讨了BERT模型的训练过程,明确了通过MLM和NSP实现训练目标,这两个任务分别通过掩码语言模型和下一句预测来强化模型理解语言的能力。视频详细解释了如何使用CLS标记来判断句子间关系及其在预测下一句任务中的应用。同时涉及了tokenization过程和embedding层的