MLM

BART模型和 Electra模型对比

未知参数设置，两个模型在SQuAD（问答QA）任务上的对比网络上目前没有找到其他人有关掩码预测任务（MLM）或者（QA）任务的模型对比
夏子期lal·2023-07-27 23:07

P-tuning：自动构建模版，释放语言模型潜能

不，BERT的MLM模型也能小样本学习中，我们介绍了一种名为Pattern-ExploitingTraining（PET）的方法，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、
PaperWeekly·2023-07-21 22:15

论文笔记--BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformersforLanguageUnderstanding1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1基于Transformer的模型架构2.2.2MaskedLanguageModel(MLM
Isawany·2023-07-16 18:26

深入理解深度学习——BERT派生模型：扩大掩码范围SpanBERT

分类目录：《深入理解深度学习》总目录MLM训练方法是BERT拥有自然语言理解能力的核心训练方法。
von Neumann·2023-06-24 04:45

【论文笔记】Align before Fuse: Vision and LanguageRepresentation Learning with Momentum Distillation

】多模态论文串讲基于2021年之前的研究，有几个大趋势：（1）模型的视觉能力应该强于文本提取能力（2）模型融合应该有更加复杂的设计，而不只是简单的点积运算（clip）（3）损失函数的选择上：①ITC②MLM③ITM
weixin_50862344·2023-06-24 00:34

文献阅读：Foundation Transformers

文献阅读：FoundationTransformers1.文章简介2.模型结构1.Sub-LN2.Initialization3.实验效果1.NLP任务1.语言模型上效果2.MLM模型上效果3.翻译模型上效果
Espresso Macchiato·2023-06-22 07:48

CCIG 2023 从视觉-语言模型到智能文档图像处理

三、视觉-语言预训练模型3.1、模型架构3.2、训练目标3.2.1、图像-文本匹配损失（ITM）3.2.2、掩码语言建模损失（MLM）3.2.3、掩码视觉建模损失（MVM）3.3、SOTA模型四、视觉到语言的数字化转型
中杯可乐多加冰·2023-06-16 23:00

一文详解BERT模型实现NER命名实体抽取

BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（MaskedLanguageModel，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型
·2023-06-14 16:07

DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding解读

一、概述二、详细内容abstracta.deberataV3,debearta的改进版本b.方法1（改进mlm）：通过使用RTD来替换原始的MLM任务，一个更有效的简单的预训练方法c.方法2（改进electra
HxShine·2023-06-14 08:31

Pattern-Exploiting Training MLM任务用于文本匹配【代码解读】

一、总结•原文：#PET-文本分类的又一种妙解:https://xv44586.github.io/2020/10/25/pet/#ccf问答匹配比赛（下）：如何只用“bert”夺冠:https://xv44586.github.io/2021/01/20/ccf-qa-2/三、代码注释原始链接：https://github.com/xv44586/ccf_2020_qa_match#-*-cod
HxShine·2023-06-14 08:30

【计算机视觉 | 目标检测】术语理解2：Grounding 任务、MLM、ITM代理任务

文章目录一、Grounding任务二、word-region级别的grounding任务三、MLM、ITM代理任务一、Grounding任务Grounding任务是指将自然语言文本与视觉场景之间进行对齐或连接的任务
旅途中的宽~·2023-06-08 18:25

BERT网络的原理与实战

BERT网络的原理与实战一、简介二、原理1.Transformer2.BERT2.1MLM2.2NSP3.Fine-tuning三、实战1.数据集2.预处理3.模型训练一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
CyrusMay·2023-06-07 14:07

【博学谷学习记录】超强总结，用心分享丨人工智能 自然语言处理 BERT、GPT、ELMO对比学习简记

BERT实现了双向Transformer并为后续的微调任务留出足够的空间.缺点BERT模型太大,太慢.BERT模型中的中文模型是以字为基本token单位的,无法利用词向量,无法识别生僻词.BERT模型中的MLM
鹏晓星·2023-04-20 20:03

MAE论文阅读《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》

它提出的预训练方法在本质上是一种maskedautoencoding，也就是MLM（maskedlanguagemodeling）：去除数据的一部分然后学习恢复。自从Vi
Iron_lyk·2023-04-20 09:29

Prompt总结 | 从MLM预训任务到Prompt Learning原理解析与Zero-shot分类、NER简单实践

每天给你送来NLP技术干货！来自：老刘说NLPPromptLearning是当前NLP的一个重要话题，已经有许多文章进行论述。从本质上来说，PromptLearning可以理解为一种下游任务的重定义方法，将几乎所有的下游任务均统一为预训练语言模型任务，从而避免了预训练模型和下游任务之间存在的gap。如此一来，几乎所有的下游NLP任务均可以使用，不需要训练数据，在小样本数据集的基础上也可以取得超越F
zenRRan·2023-04-07 15:00

什么是mlm模型？

对于文本分类模型中取名为“mlm”的原因，我不确定。但从机器学习和自然语言处理领域的角度来看，“MLM”通常指的是“MaskedLanguageModel”，即遮蔽语言模型。
irrationality·2023-04-06 14:34

Chatgpt使用的是哪种自我监督学习算法

具体来说，在训练ChatGPT模型时，使用的是一种被称为「掩码语言模型」（MaskedLanguageModel，MLM）的自监督学习算法。
roxxo·2023-04-06 11:52

预训练模型

目录一、BERT1、贡献1.1MLM任务1.2NSP任务2、实验细节二、ALBERT1、贡献1.1词向量分解1.2层参数共享1.3SOP任务三、ERNIE1、贡献2、实验细节2.1语料2.2MLM任务2.3DLM
hellozgy·2023-04-01 23:25

美乐家与直销的区别

美乐家与直销的八大区别1概念不同多层次直销（multi-levelmarketing），简称MLM，美乐家消费者直购（consumerdirectmarketing），简称CDM。
瑞阳SUN·2023-03-21 23:57

9.2 GWAS：关联分析——TASSEL（GLM/MLM/CMLM)

TASSEL是最早出现的用于动植物关联分析的软件，还可以对进化模式以及连锁不平衡进行评估，功能非常强大，要说缺点，可能就是真的有点慢。表型数据处理在下面这篇帖子中有介绍，这里使用BLUE值进行关联分析。3.2GWAS：最佳线性无偏估计量——BLUE值计算（多年单点有重复）-(jianshu.com)Tassel的安装在亲缘关系计算中有提到：8.GWAS：亲缘关系——TASSEL&GCTA-(jia
Wei_Sun·2023-03-11 10:17

BERT学习

非精读BERT-b站有讲解视频（跟着李沐学AI）（大佬好厉害，讲的比直接看论文容易懂得多）写在前面在计算MLM预训练任务的损失函数的时候，参与计算的Tokens有哪些？
码啥码·2023-03-08 22:11

Bert系列解读及改进

因此，Google采用无监督的方式进行训练，具体任务是：MLM（MaskedLanguageModel）和NSP(NextSentencePrediction)。
&永恒的星河&·2023-01-31 11:11

谷歌&HuggingFace | 零样本能力最强的语言模型结构

本文约2000字，建议阅读5分钟要是为了模型的zero-shot泛化能力，decoder结构+语言模型任务最好；要是再multitaskfinetuning，encoder-decoder结构+MLM任务最好
数据派THU·2023-01-31 10:04

多模态再次统一！Meta发布自监督算法data2vec 2.0：训练效率最高提升16倍！

近几年人工智能领域的突破大多由自监督学习推动，比如BERT中提出的MLM(MaskedLanguageModel)，通过将文本中的部分单词遮盖后重新预测，使得海量无标记文本数据也能用来训练模型，自此开启了大规模预训练模型的新时代
我爱计算机视觉·2023-01-29 15:07

多模态再次统一！Meta发布自监督算法data2vec 2.0：训练效率最高提升16倍！

近几年人工智能领域的突破大多由自监督学习推动，比如BERT中提出的MLM(MaskedLanguageModel)，通过将文本中的部分单词遮盖后重新预测，使得海量无标记文本数据也能用来训练模型，自此开启了大规模预训练模型的新时代
视学算法·2023-01-26 17:22

Datawhale组队学习NLP之transformer Task03 BERT

transformerTask03BERT前言一、句子分类二、模型架构1.模型输入2.模型输出三、词嵌入（扩展）1.词嵌入2.语境问题三、BERT：从Decoder到Encoder1.MaskedLanguageModel（MLM
Codewith_jing·2023-01-19 08:24

[bert4keras].weights权重文件转换成.ckpt格式，便于build_transformer_model方法加载

build_transformer_model(config_path,checkpoint_path,model='roformer',application='unilm',with_pool='linear',with_mlm
xxyAI·2023-01-14 08:53

如何让BERT具有文本生成能力

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采用的是双向的语言模型
zenRRan·2023-01-13 17:54

Prompt入门

Prompt的范式大抵是两种：续写Prefix：用在GPT2-3那种单向LM预训练模型上，输入「好好学习，翻译成英文：」，输出「goodgoodstudy」完形填空：用在BERT那种MLM式预训练模型上
酷暑冷冰·2023-01-13 01:51

NLP 工作中bug记录

1，微调transformer中mlm任务中（多卡跑），nohup运行出现如下错误，经搜索说是nohup的bug{'loss':1.5461,'learning_rate':3.933343085625122e
小李飞刀李寻欢·2023-01-12 19:17

bert多任务

(1)主辅任务：比如我们当前进行任务A，但是我们可以构造一个辅助任务B一起参与训练，来达到提高任务A性能的目的，笔者之前做过阅读理解任务，通过构建一个mlm辅助任务可以提高任务A，(2)还有的场景是：本身就需要进行多个任务
weixin_42001089·2023-01-07 09:13

基于 Bert 的多任务改造

1.主辅任务：比如我们当前进行任务A，但是我们可以构造一个辅助任务B一起参与训练，来达到提高任务A性能的目的，比如人为的去构造一个辅助任务MLM（Bert预训练语言遮蔽模型）这样的辅助任务，辅助去提高任务
TFATS·2023-01-07 09:11

基于Prompt的MLM文本分类 bert4keras实现

本文主要介绍使用Prompt的MLM文本分类bert4keras的代码实现，用以丰富bert4keras框架的例子关于prompt的原理的文章网上有很多优秀的文章可以自行百度。
HGlyh·2023-01-07 09:10

【语音】论文阅读笔记 Non-autoregressive Error Correction for CTC-based ASR with Phone-conditioned Masked LM

目录摘要介绍预备和相关工作1.CTC-basedASR2.MaskedLM3.ASRerrorcorrection提出的方法1.Phone-conditionedMaskedLM(PC-MLM)2.ErrorCorrectionwithPC-MLM3
weixin_43870390·2023-01-05 19:21

BERT、ALBERT、RoBerta、ERNIE模型对比和改进点总结

1.BERT总结MLM(Maskedlanguagemodel)NSP(NextSentencePrediction)MLM：在一句话中随机选择15%的词汇用于预测。
xuyupeng_sjtu·2023-01-05 16:28

预训练语言模型mask函数DataCollatorForLanguageModeling和DataCollatorForWholeWordMask解析

预训练语言模型中的非常重要的任务是MLM任务，MLM任务需要对原始文本进行mask。
风吹草地现牛羊的马·2023-01-05 05:28

一文带你了解知识图谱融入预训练模型哪家强？九大模型集中放送

Transformer结构模型使用注意力机制来获取文本中长距离字符间的依赖关系，包括对其进行优化的TransformerXL，BERT使用的MLM模型和XLNET使用的PLM模型。
NLP论文解读·2023-01-03 08:30

BERT知识点

预训练任务包括MLM（掩码语言模型）和NSP。对于下游任务，只需要额外增加一些结构，并对模型进行微调。2.为什么需要CLS 因为CLStoken无明显语义，可
qq_35707773·2023-01-01 12:34

Learn NLP with Transformer (Chapter 6)

个人总结：一、BERT预训练任务包括MaskedLanguageModel（MLM训练模型根据上下文理解单词的意思）和NextSentencePredicti
黑小板·2022-12-30 10:28

Bert增量训练——run_mlm.py脚本训练参数中文总结概括

Bert增量训练，run_mlm.py脚本链接如下：https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/language-modeling
想躺平的小陈·2022-12-28 18:11

使用huggingface 领域数据适配预训练

如果自己有一批数据，想要使用预训练模型再进行领域数据的适配，可以使用huggingface中的run_mlm.py进行训练。
choose_c·2022-12-28 18:39

Bert增量训练中，使用run_mlm.py脚本时产生的错误（send_example_telemetry无法导入）

问题描述再用自己的数据集对Bert进行增量训练时，使用run_mlm.py脚本时产生的错误（send_example_telemetry无法导入，大概是这个），老版本使用的是run_language_modeling.py
想躺平的小陈·2022-12-28 18:08

技术干货｜昇思MindSpore NLP模型迁移之LUKE模型——阅读理解任务

LUKE作者提出的模型是在BERT的MLM的基础上使用一种新的预训练任务来训练的。这项任务涉及到预测从维基百科的大型实体注释语料库中检索出来的随机隐藏的单词和实体。
昇思MindSpore·2022-12-28 14:01

【论文笔记】LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking

EmbeddingTextEmbeddingLayoutEmbeddingImageEmbeddingSelf-attentionPre-trainingObjectivesMaskedLanguageModeling(MLM
每天想peach·2022-12-27 16:25

LayoutLMv3阅读笔记

layoutlm系列的基础框架用的是Transformer模型，如果想要改善模型，就要从①一开始的特征融合，②Transformer模块，③训练默任务；对于VrDU的任务来说，在文本模态上基本保持一致，采取MLM
Made In Heaven_·2022-12-27 16:53

论文笔记：BERT

作为额外的特征输入基于微调：预训练好的模型，修改最后一层，然后直接在相应数据集上进行训练相关工作的不足：GPT：单向ELMo：基于特征的预训练；没有用transformer本文的核心：transformer编码器双向MLM
foreverbeginnerz·2022-12-23 17:59

pytorch中如何给网络添加mask

深度学习中，我们经常会遇到需要添加mask的场景，如：nlp中为了长度对齐，需要补齐长度，但在计算attention时会将补齐位置mask掉从而不参与attention计算；mask相关的预训练任务，如MLM
ygfrancois·2022-12-22 05:17

基于Prompt的MLM文本分类

而基于Prompt的MLM文本分类是将文本分类任务转化为MLM（MaskedLanguageModeling）任务，通过[MASK]位置的输出来判断类别。
SUN_SU3·2022-12-21 05:51

提示学习Prompt介绍

下游任务的目标与预训练的目标差距过大导致提升效果不明显，微调过程中依赖大量的监督语料降低语义差异：预训练任务主要以（MLM）为主，而下游任务则重新引入新的训练参数，因此两个阶段的目标通常有较大差异；避免过拟合
帅奇奇的博客·2022-12-20 19:02

Bert预训练模型

bert的编码层层数：12（base）,24(large)维度：7682：bert的预训练任务2.1MLM（maskedlanguagem
fly_jx·2022-12-18 16:58
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