MLM

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

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
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