基于NSP的prompt-tuning则是完全利用预训练好的NSP head,将所有任务转换为类似自然语言推理(NLI)的模式,并让模型判断候选的答案是否正确。 具体地说,在预训练过程中,NSP的目标始终是一个二分类任务,即在NSP头部([CLS])添加一个分类器: 其中 , NSP-BERT可以用于多个任务 single-sentence task 输入...
尽管BERT已经通过无监督学习方式获取了丰富的上下文信息,但其仍存在一定的局限性,例如难以处理零样本(zero-shot)学习任务。为了解决这一问题,最新的一篇论文“NSP-BERT: A Prompt-based Zero-Shot Learner Through an Original Pre-training Task——Next Sentence”提出了一种创新的预训练任务,以提升BERT模型在零样本...
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...
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...
Prediction (NSP)是有道理的，是寻找自然语言中句子级的监督信号，相对于ELMo和GPT自回归语言模型，BERT...
在BERT的网络结构中，它由多层双向Transformer编码器组成，每个编码器层通过自注意力机制来捕获上下文信息。在训练过程中，BERT首先使用MLM任务来预测被遮蔽的词，然后通过NSP任务来预测两句话之间的关系。MLM任务中，BERT随机遮蔽输入序列中的部分词，然后预测这些被遮蔽的词。这有助于模型学习到词的上下文...
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...
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。
--- 编辑：AI算法小喵 1. 关于MLM 1.1 背景 作为 Bert 预训练的两大任务之一，MLM 和 NSP 大家...
C.NSP和NERD.QA和NER 点击查看答案 2.单项选择题在Transformer模型中,Positional Encoding的作用是什么?() A.表示词的语义B.表示词的位置C.表示词的频率D.表示词的类别 点击查看答案&解析 3.单项选择题在BERT的预训练过程中,MLM的主要作用是什么?() A.预测下一个句子B.预测被掩码的词C.生成文本摘要D.进行...