静态掩码:原始的bert的掩码是在数据预处理阶段随机Mask,因此,在每个epoch中,mask掉的数据都是一样的,为了防止完全相同,bert采用了复制数据的方法,但本质上仍然是静态掩码。比如:将训练数据复制了十份,对这十份分别mask,因此得到了十种不同的mask结果,在40个epoch的训练过程中,相当于每种mask训练了4次(如果是静态...
自然语言处理(NLP)领域近年来取得了巨大的进展,其中最引人注目的成果之一是BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型。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...
本节探讨并量化了哪些选择对成功预训练BERT模型是重要的。7 具体而言,我们首先用与 BERTBASE 相同的配置来训练 BERT 模型(L = 12,H = 768,A = 12,110M 参数)。 4.1 静态mask与动态mask 正如第2节中所讨论的,BERT依赖于随机mask和预测标记。原始的BERT实现在数据预处理过程中进行了一次mask,导致了一个单一...
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...
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 ...
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。
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...