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...
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...
本文提出了一种新的优化方法,称为RoBERTa(来自Robustly Optimized BERT Pretraining Approach的缩写),旨在提高BERT预训练的效率和效果。RoBERTa:A Robustly Optimized BERT Pretraining ApproachRoBERTa模型是在BERT的基础上进行优化的。与原始的BERT模型相比,RoBERTa模型具有以下特点: 更大的批量大小:RoBERTa使用比原始BERT更...
3.1 实现 论文在FAIRSEQ中重新实施了BERT(Ott等人,2019年)。主要遵循第2节中给出的原始BERT优化超参数,但峰值学习率和预热步骤数除外,这两个参数分别针对每个设置进行调整。此外,还发现训练对Adam epsilon项非常敏感,在某些情况下,在调整后获得了更好的性能或稳定性。同样,发现设置 \beta_{2}=0.98 可以提高大批次...
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。
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...
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。 【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...
RoBERTa在BERT的基础上进行了多处重要改进。首先,RoBERTa在预训练过程中完全去除了BERT中被称为“下一句预测”(NSP)的任务,研究表明该任务对模型提升贡献有限。相较于BERT使用的预训练数据和模型训练步数,RoBERTa利用了160GB的文本——是BERT训练数据的十倍,并进行了500,000步的训练,这无疑为其打下了更为坚实的基...
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。