总的来说,论文重新确定,BERT的MASK语言模型训练目标与最近提出的其他训练目标(如扰动自回归语言建模)具有竞争力(Yang等人,2019)。 综上所述,本文的贡献有:(1)提出了一套重要的BERT设计选择和训练策略,并引入了能够提高下游任务性能的备选方案;(2)使用了一个新的数据集CCNEWS,并确认使用更多的数据进行预训练可以...
RoBERTa(Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)就是对BERT进行深度优化的一种方法,它在各种NLP任务中表现出了超越BERT的性能。RoBERTa的核心优化之一是采用了动态掩码机制。在BERT中,有一个Masked Language Model(MLM)预训练任务,需要在准备训练数据时Mask掉一些token,让模型去预测这些被Mask的token。BERT使用的是...
通过这些优化和改进,RoBERTa在多个自然语言处理任务上都超越了BERT和其他后续的模型,如GLUE、RACE、SQuAD等。 RoBERTa证明了BERT预训练语言模型仍然具有很大的潜力和优势,只要进行合理的调整和优化,就可以取得更好的效果。 RoBERTa也为我们提供了一些启示和借鉴,比如: 训练数据的规模和质量对于预训练语言模型的性能有着重...
BERT 依赖于随机屏蔽和预测记号。原始的 BERT 实现在数据预处理时执行一次遮掩,从而产生单个静态掩码。为了避免在每个训练迭代中对每个训练实例使用相同的掩码,将训练数据重复 10 次,以便在 40 个迭代的训练中以 10 种不同的方式遮掩每个序列。 因此,在训练过程中,每次训练序列用相同的掩码被 4 次观察到。 作者将...
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...
Facebook AI和华盛顿大学的研究人员设计了一些方法来增强谷歌的BERT语言模型,并在GLUE,SQuAD和RACE基准数据集中实现最先进的性能。BERT超过Google Brain的XLNet,又一次成为最强的NLP预训练模型。 该模型被命名为RoBERTa,用于“Robustly Optimized BERT”方法,采用了许多来自transformer (BERT)的双向编码器表示所使用的技术。
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。
SpanBERT SpanBERT主要针对MASK策略进行优化,包括以下三点创新 基于几何分布采样的长度随机的Span Mask策略 针对Span MASK设计的损失函数Span Boundary Objective 训练策略优化:去掉NSP任务,用一个长句替代两个短句 Span Mask 针对Bert MASK是在subword粒度进行随机掩码,已经有不少的改良方案,包括Whole word MASK通过全词...
另外,RoBERTa使用的“动态掩膜”和“静态掩膜”两种提法也是令人迷惑的,第一印象总让人觉得是算法层面的创新,但实际上二者仅仅涉及数据组织形式方面的问题。 第二个优化即改进输入格式并取消下句预测。原生BERT支持双句输入,预训练包括了掩膜语言模型和下句预测任务训练两个目标。膜语言模型训练的重要性不言而喻,...