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...
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...
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...
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...
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。
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...
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 ...