总的来说,我们重新确立了BERT的mask语言模型训练目标与最近提出的其他训练目标,如扰动自回归语言模型(Yang等人,2019)具有竞争力。 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...
RoBERTa:稳健优化BERT方法。对BERT进行了优化。 RoBERTa :Robustly optimized BERT approach. RoBERTa包括: 采用动态mask; 采用FULL-SENTENCES without NSP loss;没有使用NSP,NSP作用不大。 large mini-batches;采用更大的batch。 a larger byte-level BPE。BPE 指Byte-Pair Encoding 。 此外, 1) 训练更长的时间也...
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...
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...
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...
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...
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。
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。
RoBERTa的创新特性使其在NLP领域成为一种新的标杆。首先,与BERT相同的Transformer架构为RoBERTa提供了高效处理文本的能力。Transformer采用了自注意力机制,使模型能够关注输入序列中不同词汇之间的关系,从而理解上下文,形成更深层的语言理解能力。RoBERTa在这一基础上进一步优化了预训练过程,主要通过去掉BERT中的下一句预测(NS...