MLM

2019-BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

4.1BERT4.1.1ModelArchitecture4.1.2Input/OutputRepresentations4.2Pre-TrainingBERT4.2.1MaskedLanguageModel(MLM
小毛激励我好好学习·2022-12-18 09:50

4:BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 的自我理解

bert采用的是maskedlanguagemodel（MLM），目前在NLP很多领域的预处理都采用了bert。并且很多都超过了
热爱文学的码农·2022-12-18 09:18

模型介绍：UNILM

UNILM（UNIfiedpre-trainedLanguageModel，统一预训练语言模型）模型介绍：模型使用的是transformerencoder架构，采用三种不同的语言模型来预训练预训练任务：MLM
泯灭XzWz·2022-12-18 01:38

为解决BERT模型对语料中低频词的不敏感性

简介近年来，预训练语言模型在NLP领域取得了突破性的提升，其中BERT，RoBERTa，XLNet都采用了MLM任务获取了
深度之眼·2022-12-17 13:23

Meta AI 发布 data2vec！统一模态的新里程碑！

文|ZenMoore编|小轶如果让大家举一个最成功的自监督模型的例子，尤其对于各位NLPer，肯定毫不犹豫地祭出我大BERT.想当年BERT打了一个名叫MLM(MaskedLanguageModel)的响指
夕小瑶·2022-12-15 18:22

Meta AI 发布 data2vec，统一模态的新里程碑

如果让大家举一个最成功的自监督模型的例子，尤其对于各位NLPer，肯定毫不犹豫地祭出我大BERT.想当年BERT打了一个名叫MLM(MaskedLanguageModel)的响指，直接成了NLP灭霸。
机器学习社区·2022-12-15 18:17

【Pytorch基础教程32】基于transformer的情感分类

BERT是一个无监督学习的过程，可通过MLM和NSP两种预训练任务实现无监督训练的过程。
山顶夕景·2022-12-15 07:08

ICLR 2022 | BEIT论文解读：将MLM无监督预训练应用到CV领域

如果觉得我的算法分享对你有帮助，欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”，更多算法笔记和世间万物的学习记录～1.BEIT整体介绍今天跟大家聊一聊ICLR2022微软亚研院的一篇工作BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers（ICLR2022）。BEIT是一种图像无监督预训练，属于最近非常火的VisionTransformer这类工作的研究方向（VisionTr
fareise·2022-12-14 10:28

NLP领域的ELECTRA在符号预测上的应用

)、深度学习资料，请参考：awesome-DeepLearning更多NLP模型(BERT系列)，请参考：PaddleNLP2、原理解读2.1介绍掩码语言模型(maskedlangaugemodel,MLM
飞桨PaddlePaddle·2022-12-14 03:01

NLP相关概念汇总

目录1.XX学习对比学习相关模型相关损失度量学习对比聚类相关模型课程学习2.XX语言模型MLM（掩码语言模型）相关模型相关损失CLM（因果语言模型）PPLM（即插即用语言模型）相关模型VLP（Vision-LanguagePre-training
Meilinger_·2022-12-07 07:36

G1D29-Roberta&智能蜜罐环境

的一点点改进啦1、动态遮掩2、FULL-SENTENCEwithoutNSPloss3、Largemini-batch4、AlargerByte-PairEncoding（二）关于BERT中的NSP和MLM
甄小胖·2022-12-05 16:33

Trm变体之Trm-XL《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》论文笔记

trm-XL时，建议先看RPR，链接：相对位置编码之RPR式：《Self-AttentionwithRelativePositionRepresentations》论文笔记先打个预防针，防止学习了BERT(MLM
#苦行僧·2022-12-05 16:44

笔记——BERT模型

带有笔记的文章是最近正在研究的内容，质量有可能很差，只有自己看的懂，所以看的笔记的大致看看就可以，我也正在积累，等感觉没问题了就会重新整理再发一次术语掩码语言模型（MLM）任务句子连贯性判定（NSP）任务
Happy丶lazy·2022-12-04 07:07

深度学习（二）BERT模型及其一系列衍生模型

2.传统方法VS预训练方法3.BERT的输入①5种特殊的token4.核心结构1.Multi-Head2.Encoder4.预训练方式1.MLM（MaskedLanguageModel）任务2.NextSentencePredict
青年有志·2022-12-04 06:04

BERT基于transformer的双向编码器

BidirectionEcoderRepresentationsfromTransformers）：左右信息，深的双向Transformer编码（enceder）模型基于特征的模型feature-based：ELMo，基于RNN基于微调的模型fine-tuning：GPT，单向语言模型目录1.MLM
山上的小酒馆·2022-12-03 20:09

PERT：一种基于乱序语言模型的预训练模型

该篇论文的核心是，将MLM语言模型的掩码词预测任务，替换成词序预测任务，也就是在不引入掩码标记[MASK]的情况下自监督地学习文本语义信息，随机将一段文本的部分词序打乱，然后预
刘聪NLP·2022-12-03 13:24

Bert:语言模型

transformer的encoder部分，编码768维向量，能处理最大句子长度512.注意：但是因为用了encoder之后encoder没有mask机制所以就不是一个天然的语言模型，bert自己构建了一个语言模型:MLM
小杨变老杨·2022-12-03 11:07

NLP基本业务范围之二

前面已经熟悉了相关博文，fastTEXT，纠错/MLM/NER/情感分析/摘要，本文将继续介绍基本业务。
小李飞刀李寻欢·2022-12-03 08:18

bert简介_什么是BERT？

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），以致能生成深度的双向语言表征。
weixin_39637924·2022-11-29 19:03

Bert和一些以Bert为基础的预训练模型的Mask区别

•BERT:提出了MLM和NSP两个任务。MLM随机的MASK掉一些token,然后根据上下文预测这些token。NSP预测句子B是否是句子A的下一句。简单来说就是一个自监督的完形填空机制。
两面包+芝士·2022-11-29 13:10

BERT从零详细解读：如何做预训练 - MLM+NSP

MLM:masklanguagemodelNSP:去判断两个句子之间的关系BERT在预训练时使用的是大量的无标注的语料（比如随手可见的一些文本，它是没有标注的）。
kikato2022·2022-11-29 13:40

BERT 预训练学习（数据：样本构建、输入格式；算法：transformer、mlm和nsp任务）

任务：MLM完形填空、下一句预测数据：构建样本数据及label，输入格式参考：1）**https://github.com/DA-southampton/TRM_tutorial/tree/main/BERT
loong_XL·2022-11-29 13:40

BERT可以增加哪些预训练任务？

BERT基于NSP和MLM两个任务进行预训练，如果对BERT进行改进，一个可行的方向就是增加更多的预训练任务，那么除了这两个任务之外，还可以增加哪些预训练任务呢？
火云明月·2022-11-29 13:35

NLP实践 | 用自己的语料进行MLM预训练

编辑：AI算法小喵1.关于MLM1.1背景作为Bert预训练的两大任务之一，MLM和NSP大家应该并不陌生。
zenRRan·2022-11-29 13:35

BERT继续预训练任务之loss为nan

首先，继续预训练的任务仍然是沿用BERT的预训练任务，MLM和NSP任务。
qq_28935065·2022-11-29 13:35

BERT里MLM和NSP任务是在哪里训练的？

MLM和NSP分别在BERT哪个部分进行的啊，是在FFN里吗，还是多头注意力的时候就已经在训练了，查了好多资料都没有说过这个问题。
funkierZz·2022-11-29 13:26

从BERT、XLNet到MPNet，细看NLP预训练模型发展变迁史

文章目录1.BERT原理及MLM简述1.1MaskedLanguageModel&NextSentencePredict**1.2Self-Attention1.3DenoisingAutoEncoder1.4BERT
喜欢打酱油的老鸟·2022-11-29 10:05

BERT详解

bertlarge使用24层encoderBert输入部分详细解读cls、sep存在因为bert预训练任务中有nsp任务（判断两个句子之间的关系）将cls的输出向量接一个二分类器，去做一个二分类任务预训练之MLM
Grateful_Dead424·2022-11-28 23:31

多模态中的Prompt范式：从CLIP、CoOp到CLIP-adapter

比如用MLM预训练一个语言模型，后续要做一个文本情感分类，不再是提取出全句的表征后做分类，而是在这段文本后面加一个prompt（提示），比如说itis__，然后要补全空缺，相当于还是MLM
PaperWeekly·2022-11-26 11:53

多模态预训练模型

多模态数据集和预训练任务总结如下：模型数据集预训练任务ALBEF图文对：COCO，VG，CC，SBUCaptionITC,MLM,ITMCLIP400million网络公开数据集对比学习UniT视觉/文本单模态和多模态的
a839766550·2022-11-25 18:49

2022年8月15日陌陌推荐算法工程师面试题5道|含解

该机制使用两个向量分别对每个单词的内容和位置进行编码来表示每个单词，并使用分散矩阵计算单词之间在内容和相对位置上的注意力权重；第二个方法是一个增强的掩码解码器，它取代了输出的Softmax层来预测用于MLM
julyedu_7·2022-11-24 18:49

ChemBERTa 化合物小分子的向量表示及相似检索

参考：https://arxiv.org/pdf/2209.01712.pdf模型是基于分子simles进行transformer的MLM预训练的bert模型1、化合物小分子的向量表示fromtransformersimportBertTokenizer
loong_XL·2022-11-24 12:50

Fine-tuning一个语言模型

还是transformer上面的一个教程，教程名字是Fine-tuningalanguagemodel文章目录Fine-tuning一个语言模型准备数据因果语言模型（CLM）掩码语言模型(MLM)总结在
名字填充中·2022-11-24 12:17

Hugging Face——MLM预训练掩码语言模型方法

对于许多涉及Transformer模型的NLP程序,我们可以简单地从HuggingFaceHub中获取一个预训练的模型,然后直接在你的数据上对其进行微调,以完成手头的任务。只要用于预训练的语料库与用于微调的语料库没有太大区别,迁移学习通常会产生很好的结果。但是,在某些情况下,你需要先微调数据上的语言模型,然后再训练特定于任务的head。这种在域内数据上微调预训练语言模型的过程通常称为领域适应。它于
Charon_HN·2022-11-24 12:43

BERT学习汇总（视频）

（NSP&MLM)微调：在得到bert模型基础上进行各种各样的NLP任务（下游任务）。预训练（pre-training
迷茫，我太迷茫了！·2022-11-23 02:15

Bert学习笔记

Bert学习笔记一、组成结构二、Bert输入表示三、做预训练：MLM+NSPMLM/MaskedLM-掩码语言模型NSP-下一句预测（nextsentenceprediction）四、如何提升Bert下游任务效果参考文章
爪子paw·2022-11-23 02:44

BERT学习

encoder的结构，来自transformer：2、无监督语料MLM-AR/AEAR：自回归模型（通过概率推导）；AE：自编码模型（通过掩码）。
0x3fffffff·2022-11-23 02:14

prompt与小样本

promp又叫做提示学习,主要利用BERT的MLM任务将任务形式改为模型预测任务。
paige1·2022-11-23 02:14

论文阅读【4】BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

BERT通过使用“掩蔽语言模型”（MLM）的训练前目标，减轻了前面提到的单
Alan and fish·2022-11-22 23:31

为什么强化学习里很少有预训练模型？

对于预训练需要庞大训练数据集的问题，我理解CV中有ImageNet，NLP有MLM，而强化学习作为一门完全不用担心缺乏预训练数据的学科，按道理来讲应该更容易出一个预训练模型才对呀？
人工智能与算法学习·2022-11-20 20:37

BERT论文阅读(一): Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding

=>alleviatestheunidirectionalityconstriantoffine-tuningbasedapproachesbyusinga"maskedlanguagemodel"(MLM
天狼啸月1990·2022-11-20 04:23

中文文本纠错模型bert4keras

中文文本纠错模型这里提供三种文本纠错模型的实现bert语言模型+字音字形相似度correction_basic.py缺点:不能解决多字,少字问题MLMcorrection_mlm.py利用bert的MLM
Py_to_Java2021·2022-11-19 15:44

【论文解读】BERT和ALBERT

文章目录1.前言2.BERT2.1引入2.2以前的工作2.2.1feature-based方法2.2.2fine-tuning方法2.2.3迁移学习方法2.3BERT架构2.3.1MLM2.3.2NSP2.4
洛克-李·2022-11-19 13:37

BERT代码解析

一、bert的原理1、最核心的一点是：MLM损失函数的计算什么是MLM损失函数？
世界划水锦标赛冠军·2022-11-11 00:17

第10章: 明星级轻量级高效Transformer模型ELECTRA: 采用Generator-Discriminator的Text Encoders解析及ELECTRA模型源码完整实现

3，使用replacedtokendetection机制规避BERT中的MLM的众多问题解析4，以Generator-Discriminator实现的ELECTRA预训练架构解析5，ELECTRTA和GAN
StarSpaceNLP667·2022-11-08 07:23

bert简介_什么是BERT？

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)，以致能生成深度的双向语言表征。
爱吃葡萄的小狐狸·2022-10-30 03:20

Bert简介

BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）2.1主要预训练任务2.1.1.完形填空2.1.2.预测下一个句子2.2预训练2.2.1.输入表示2.2.2.MLM
长命百岁️·2022-10-30 03:18

datawhale 8月学习——NLP之Transformers：BERT的应用、训练和优化

分别是预训练阶段的MLM任务和NSP任务，以及微调阶段的一些具体的NLP任务。在教程基础上，还补充了关于导入pre_trained模型的一些内容。随后，进一步了解了BERT在训练过程中，分别在预训
SheltonXiao·2022-10-28 10:53

不，BERT的MLM模型也能小样本学习

©PaperWeekly原创·作者｜苏剑林单位｜追一科技研究方向｜NLP、神经网络大家都知道现在GPT-3风头正盛，然而，到处都是GPT-3、GPT-3地推，读者是否记得GPT-3论文的名字呢？事实上，GPT-3的论文叫做LanguageModelsareFew-ShotLearners[1]，标题里边已经没有G、P、T几个单词了，只不过它跟开始的GPT是一脉相承的，因此还是以GPT称呼它。顾名思
PaperWeekly·2022-10-22 22:30

多模态信息抽取（二）——多模态预训练模型综述（上）

多模态预训练模型综述-论文研读0引言1相关工作2多模态预训练任务2.1MLM预训练任务2.2MRM预训练任务2.2.1MRC预训练任务2.2.2MRC-KL预训练任务2.2.3MRFR预训练任务2.3ITM
椒椒。·2022-10-02 07:52
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