MLM

BART&BERT

BERT特别擅长理解语言的上下文，因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型（MLM）任务，即

Ambition_LAO·2024-09-16 07:02

字节&约翰斯·霍普金斯&上交提出iBOT框架，基于MIM进行自监督训练，在ImageNet-1K上达到86.3%的微调精度！...

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面语言Transformer的成功主要归功于maskedlanguagemodeling（MLM）的预训练任务，其中文本首先被标记为语义上有意义的片段。

我爱计算机视觉·2024-09-06 07:00

【机器学习案例5】语言建模 - 最常见的预训练任务一览表

以BERT为例，损失将是MLM（MaskedLanguageModelling）和NSP（NextSentencePrediction）

suoge223·2024-02-20 20:05

GWAS分析

TASSEL5命令行模式运行方法1.典型的MLM（混合线性模型）分析管道命令如下：perlrun_pipeline.pl-fork1-hgenotype.hmp-filterAlign-filterAlignMinFreq0.05

wo_monic·2024-02-19 22:00

Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations

clipboard.png假设有两种语言L1和L2，L1既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据，L2只有大量无标签数据，整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked语言模型（MLM

ltochange·2024-02-12 20:03

从零训练模型：BERT模型【任务：①MLM（掩码语言模型）、②NSP（下一句预测）】

想要继续训练BERT的话首先需要弄懂NSP和MLM这两个预训练任务的原理，然后再根据这两个任务来通过自己的语料从头训练一个BERT模型或者是以开源的模型参数为基础进行追加训练。

u013250861·2024-01-31 07:38

DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS

DifferentiAblepRompT(DART)，预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示（DART）模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较，其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记

Tsukinousag·2024-01-28 03:46

BERT文本分类——基于美团外卖评论数据集

它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的maskedlanguagemodel（MLM），以能生成深度的双向语言表征。

MatpyMaster·2024-01-25 03:37

LLaVA-Plus：多模态大模型的新突破

前言随着AIGC技术的不断进步，各类多模态大模型（MLM）开始蓬勃发展。在这一领域中，LLaVA-Plus的推出无疑是一次重大突破。

努力犯错·2024-01-19 23:55

ICCV2023 | VL-Match: 使用Token-Level和Instance-Level Matching提升视觉语言预训练

EnhancingVision-LanguagePretrainingwithToken-LevelandInstance-LevelMatching代码：None单位：中国科学院北京计算技术研究所中国科学院大学微软在VLP种，通常采用两种预训练任务（ITM、MLM

羊飘·2024-01-19 19:51

预训练范式提示学习方法一览（PET， Prefix-tuning，P-tuning，prompt tuning， PPT，SPoT， Prompt-tuning鲁棒性研究）

一：Pattern-ExploitingTraining（PET）它通过人工构建的模版与BERT的MLM模型结合，能够起到非常好的零样本、小样本乃至半监督学习效果，而且该思路比较优雅漂亮，因为它将预训练任务和下游任务统一起来了

zhurui_xiaozhuzaizai·2024-01-19 14:04

微服务治理：什么是微服务生命周期管理 (MLM)？

微服务生命周期管理(MLM)指的是管理微服务整个生命周期的各种流程和工具，从其最初的设计和开发到最终的停用。它类似于软件开发生命周期(SDLC)，但专门针对微服务架构的独特需求进行定制。

surfirst·2024-01-11 01:08

Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）

区别可参考这篇博客：解释BERT为什么是双向表示_B站：阿里武的博客-CSDN博客_bert的双向二、2种无监督预训练任务1、MLM（Mask

北落师门XY·2024-01-03 15:55

大语言模型LLM微调技术：Prompt Tuning

1预训练语言模型概述1.1预训练语言模型的发展历程截止23年3月底，语言模型发展走过了三个阶段：第一阶段：设计一系列的自监督训练目标（MLM、NSP等），设计新颖的模型架构（Transformer），遵循

智慧医疗探索者·2024-01-03 08:57

简洁高效的 NLP 入门指南: 200 行实现 Bert 文本分类 (Pytorch 代码纯享版)

简洁高效的NLP入门指南:200行实现Bert文本分类Pytorch版概述NLP的不同任务Bert概述MLM任务(MaskedLanguageModeling)TokenizeMLM的工作原理为什么使用

我是小白呀·2023-12-25 17:02

MATLAB启动慢解决措施

在系统的环境变量中增加环境变量LM_LICENSE_FILE或者MLM_LICENSE_FILE，具体参考增加matlab环境变量。

江輕木·2023-12-21 05:31

BERT大模型：英语NLP的里程碑

作为首个利用掩蔽语言模型（MLM）在英语语言上进行预训练的模型，BERT的推出改变了整个领域的研究和应用方向。

努力犯错·2023-12-15 22:03

自然语言处理阅读第一弹

ELMO中的几个问题BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers(BERT)BERT就是原生transformer中的Encoder两个学习任务：MLM

u013308709·2023-12-15 22:23

CVPR 2023 精选论文学习:Seeing What You Miss Vision-Language Pre-Training With Semantic Completion Learning

掩码语言建模(MLM)：在MLM中，模型被训练来预测句子中

结构化文摘·2023-12-06 12:36

LERT-融入语言学特征的BER

arxiv.org/pdf/2211.05344.pdf模型链接：https://github.com/ymcui/LERTTL;DR本文在训练PLM模型时，融入了POS、NER、DEP等基础语言学弱监督特征数据，与MLM

机器很不爱学习·2023-11-21 09:57

Bert学习笔记(简单入门版)

目录一、基础架构二、输入部分三、预训练：MLM+NSP3.1MLM：掩码语言模型3.1.1mask模型缺点3.1.2mask的概率问题3.1.3mask代码实践3.2NSP四、如何微调Bert五、如何提升

十七季·2023-11-21 01:25

大数据AI人工智能培训专家培训讲师叶梓·2023-11-19 01:51

浅谈BERT预训练源码

目录一、MaskLaunageModel1.1核心思想1.2mlm源码1.3整词掩码二、NextSentenceprediction三、总结hi！

CReep~·2023-11-18 17:44

DeCLIP 论文阅读

adataefficientcontrastivelanguage-imagepre-trainingparadigm贡献：论文是为了充分利用单模态和多模态，充分利用单模态特征用自监督（SIMSAM和MLM

B1CK·2023-11-13 14:50

RetroMAE论文阅读

1.Introduction在NLP常用的预训练模型通常是由token级别的任务进行训练的，如MLM和Seq2Seq，但是密集检索任务更倾向于句子级别的表示，需要捕捉句子的信息和之间的关系，一般主流的策略是自对比学习

comli_cn·2023-11-12 19:10

底座（基座）模型是如何训练的？

LLM的基本训练步骤分为两步，预训练和对齐；预训练我们非常熟悉，是bert-finetuning时代的基本原理，只不过LLM一般遵循自回归的逻辑，因此使用GPT模型的预训练方式：CLM（具备因果关系的MLM

张牧之的AI课·2023-11-09 07:34

chatGLM中GLM设计思路

GLM是结合了MLM和CLM的一种预训练方式，其中G为general；在GLM中，它不在以某个token为粒度，而是一个span（多个token），这些span之间使用自编码方式，而在span内部的token

张牧之的AI课·2023-11-09 07:34

如何将多模态数据融入到BERT架构中-多模态BERT的两类预训练任务

本文讲两个问题，把多模态BERT知识点串起来【绝对原创，至少我还没看到这么讲过的博文】：如何将MLM和多模态数据融合如何将NSP任务和多模态数据融合BERT中的大部分模块都是已经有的，它最大的作用就是证明了可以通过文本重建的方式从大量的无监督语料中获取到知识

weixin_43209472·2023-11-08 15:56

经典论文阅读（4）——BERT

屏蔽语言模型MLM随机屏蔽了输入中的一些标记，其目的是根据上下文预测被屏蔽的单词。MLM的目标是将表征融合上下文，以预训练一个深度双向Transformer。

fmf1287·2023-10-29 17:29

UniLM：给Bert插上文本生成的翅膀

原因在于Bert的预训练过程是使用的MLM，和生成任务的目标并不一致。生成任务目标是每次蹦出来一个词，只能看到当前位置之前的词汇。而Bert采用的是双向

biuHeartBurn·2023-10-17 15:50

BERT论文

预训练MLM图片来自预训练之MLM详解_哔哩哔哩_bilibiliBERT对于GPT的创新点是：双向性。即根据左面和右面的词来猜测mask的词是什么，可以更加充分地运用语义信息。

sweet_Mary·2023-10-15 07:24

Zhang2010 压缩MLM P3D

etal.Mixedlinearmodelapproachadaptedforgenome-wideassociationstudies.NatureGenetics,2010,42(4):355–360.DOI:10.1038/ng.546.已证明混合线性模型（MLM

董八七·2023-10-13 23:39

GLM: General Language Model Pretrainingwith Autoregressive Blank Infilling翻译理解

autoregressive）模型是一个自回归模型，利用left-to-right语言模型，由于不是双向attention机制，因此不能再NLU任务中，获取充分的上下文信息，BERT类似自编码（autoencoding），通过MLm

chenmingwei000·2023-10-13 14:46

7.0 BERT入门

文章目录1.BERT简介2.BERT预训练的两个任务2.1基于掩盖的语言模型(MaskedLanguageModel,MLM)2.2下句预测(NextSentencePrediction)3.常见的下游任务

风过无痕0230·2023-10-10 19:06

Prompt-Tuning（一)

一、预训练语言模型的发展过程第一阶段的模型主要是基于自监督学习的训练目标，其中常见的目标包括掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。

余生有烟火·2023-10-07 04:27

BERT模型

该模型采用两个任务进行预训练，分别是遮盖语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）和下一句预测

AI 智能服务·2023-09-27 15:46

试谈语言模型中无监督非结构化知识融入

BERT的工作大多基于entity三元组这种结构化数据.这就要求有大量且高质量的人工标注(当然我们有HowNet,WordNet,WikiData),人工标注必然出现大量噪声,结构化数据更新周期普遍更长.MLM

gunjianpan·2023-09-25 22:28

ELECTRA：比 BERT 更好的生成判别模型

BERT在训练的过程中使用了MaskedLanguageModel(MLM)，随机遮挡一些单词，并对这些单词进行预测，BERT训练的需要大量的计算量。

NLP与人工智能·2023-09-23 20:36

LongformerTokennizer的小坑点

事情是这样的，因为项目的需求，我需要用到Longformer来做一个MLM任务，结果出来的预测结果，很多单词都被分成几块。

Atuosi·2023-09-17 18:35

达摩院SPACE对话大模型：预训练语言模型，预训练对话模型，知识注入

但是，本质上都还是语言模型，如上图右边的流程图所示，输入基本上为网络上的自由文本，模型基本上都是Transformer结构，优化的目标基本上都是MLM（掩码语言模型）。

柴神·2023-09-16 08:59

论文笔记：CVPR2023 IRRA—隐式推理细粒度对齐模型，语言行人检索任务新SOTA，CUHK-PEDES数据集Rank-1可达73.38%！

目录论文基本信息引言模型模态编码器ImplicitRelationReasoning模块与MLM任务SimilarityDistributionMatching结果论文基本信息论文：Cross-ModalImplicitRelationReasoningandAligningforText-to-ImagePersonRetrieval

酥三苹·2023-09-09 11:22

基于transformer的BERT模型来做完形填空，直接无敌了

：屏蔽语言建模(MLM)：取一个句子，模型随机屏蔽输入中15%的单词，然后通过模型运行训练，并预测屏蔽的单词。这与传统的循环神经网络

人工智能研究所·2023-09-03 03:06

几个nlp的小任务(生成式任务——语言模型(CLM与MLM))

@TOC本章节需要用到的类库微调任意Transformers模型（CLM因果语言模型、MLM遮蔽语言模型）CLMMLM准备数据集展示几个数据的结构

码manba·2023-08-27 23:52

【GWAS】为TASSEL结果绘制曼哈顿图及QQ图

分享一个为TASSEL结果绘制曼哈顿图的代码：#加载需要的包library(data.table)#用于快速读取大文件library(CMplot)#用于绘制图形#读取数据Tassl.Res<-fread("mlm_output17

正踪大米饭儿·2023-08-26 20:57

Prompt Tuning 和instruct tuning

prompt的方法是把下游任务转化为预训练任务，我们知道bert的预训练任务是MLM，于是把“今天天气很好。”转化为“今天天气很好。

泯灭XzWz·2023-08-26 10:04

读论文——Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT（2021 11.25）

提出了一种新的掩码策略，MLMascorrection结论本文将MLM任务改为纠错任务，降低了预训练和微调之间的差异。探索一种有效的方法来确定遮蔽比率。

前行follow·2023-08-17 02:30

ICLR 2020|ELECTRA

MLM（Maskedlanguagemodeling）方式的预训练语言模型如BERT是在输入上用[MASK]遮蔽掉部分tokens，再训练一个模型以重建出原始的tokens。

学术头条·2023-08-15 20:22

[oneAPI] BERT

[oneAPI]BERTBERT训练过程MaskedLanguageModel（MLM）NextSentencePrediction（NSP）微调总结基于oneAPI代码比赛：https://marketing.csdn.net

星码·2023-08-15 20:09

DEBERTA: DECODING-ENHANCED BERT WITH DISENTANGLED ATTENTION

DeBERTa将上下文的内容和位置信息用于MLM。考虑这些词的绝对位置。新的虚拟对抗训练方法，用于将PLM微调到下游NLP任务。DEBERTA：具有

发呆的比目鱼·2023-08-14 11:13

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