BERT是一种基于Transformer的预训练模型,通过在大量无标签文本上进行训练,学习到了丰富的语言表示能力,从而在各种NLP任务中取得了优秀的性能。然而,BERT还有一些局限性,例如其使用的静态掩码方法和有限的训练数据。为了解决这些问题,研究者们提出了RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach),一种更加稳健优化的...
论文提出了一项BERT预训练的复制研究(Devlin et al.,2019),其中包括仔细评估超参数调整和训练集大小的影响。论文发现,BERT的训练明显不足,并提出了一种改进的训练BERT模型的方法,称为RoBERTa,它可以匹配或超过所有post-BERT方法的性能。论文的修改很简单,包括:(1)训练模型的时间更长,批次更大,数据更多;(2) 删除...
综上所述,本文的贡献是:(1)我们提出了一套重要的BERT设计选择和训练策略,并介绍了导致更好的下游任务表现的替代方案。(2)我们使用了一个新的数据集CCNEWS,并证实使用更多的数据进行预训练可以进一步提高下游任务的性能;(3)我们的训练改进表明,在正确的设计选择下,mask语言模型预训练与所有其他最近发表的方法具有竞...
1. Motivation 近年来有多个著名的预训练模型被提出,如BERT[2]、Transformer-XL[3],作者从另一个角度出发,发掘是不是可以对BERT进行优化,而不是完全从其它的角度(比如考虑类似Transformer-XL考虑更长的序列,类似XL-Net从自回归角度出发)。 2. (Robustly optimized BERT approach) RoBERTa 本文最大的贡献在于提出了...
Masked Language Modeling是BERT中非常重要的预训练目标,但是,在BERT训练过程中,带有随机Mask的语料是数据预处理阶段得到的,而在训练过程中则固定不变(Static Masking)。因此BERT在训练时,对于每一个句子,每次都将见到相同Mask。 因此RoBERTa提出动态地改变每次训练时Mask采样位置(Dynamic Masking)。即每...
??原始的BERT实现在数据预处理期间执行一次masking,然后直接用于训练,但是这样会在每个时期对每个训练实例使用相同的掩码。 ??为了避免这个情况,BERT会把训练数据被复制10次,以便在40个训练时期内以10种不同的方式对每个序列进行掩码。 【注一】其实它这样还是在数据预处理时只执行一次masking。而且训练数据被复制10次...
原始的BERT实现在数据预处理期间执行一次masking,然后直接用于训练,但是这样会在每个时期对每个训练实例使用相同的掩码。 为了避免这个情况,BERT会把训练数据被复制10次,以便在40个训练时期内以10种不同的方式对每个序列进行掩码。
原始的BERT实现在数据预处理期间执行一次masking,然后直接用于训练,但是这样会在每个时期对每个训练实例使用相同的掩码。 为了避免这个情况,BERT会把训练数据被复制10次,以便在40个训练时期内以10种不同的方式对每个序列进行掩码。 【注一】其实它这样还是在数据预处理时只执行一次masking。而且训练数据被...
1.1. SpanBERT的技术改进点 相比于BERT,SpanBERT主要是在预训练阶段进行了调整,如图1所示,具体包含以下几部分: 随机地Masking一段连续的token 增加了一项新的预训练任务:Span boundary Objective (SBO) 去掉了NSP任务 图1 SpanBERT改进点汇总图 在接下来的内容中,我们将对这些预训练任务进行详细探讨,特别是前两个...
1.1. SpanBERT的技术改进点 相比于BERT,SpanBERT主要是在预训练阶段进行了调整,如图1所示,具体包含以下几部分: 随机地Masking一段连续的token 增加了一项新的预训练任务:Span boundary Objective (SBO) 去掉了NSP任务 图1 SpanBERT改进点汇总图 在接下来的内容中,我们将对这些预训练任务进行详细探讨,特别是前两个...