NSP

【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

Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations

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）和下一句话预测（NSP
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

Bert详解

Bert框架基本架构Embeddingpre-trainingMLM（MaskLanguageModel）NSP（NextSentencePrediction）fine-tuning优缺点基本架构由Transformer
bulingg·2024-01-18 04:52

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

Bert源码讲解（Pytorch版本）

bert两个子任务：（1）NSP（2）MLMLLM：LargeLanguageModel大语言模型bert：只用到transformer的encode部分
不当菜鸡的程序媛·2024-01-02 01:34

数据传输安全-虚拟专用网络概述

通过传统租用专线或拨号网络的方式性价比较低TCP/IP协议簇本身局限性，无法保障传输保密二、虚拟专用网络概述虚拟专用网络（VirtualPrivateNetwork，虚拟私有网）：是指依靠ISP或其他NSP
BeatRex·2024-01-01 19:16

VPN理论入门及GRE、L2TP、IPsec（HCIP）

机密性、证书（身份认证）VPN概述VPN概述：VPN（VirtualPrivateNetwork）是指依靠Internet服务提供商ISP（InternetServiceProvider）和网络服务提供商NSP
数通工程师小明·2023-12-26 19:04

Week 20 (07.05.14-07.05.18) LNBS

周三开会讨论NSP
shawnrong·2023-12-26 14:46

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)

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MLMNSP任务(NextSentencePrediction)NSP
我是小白呀·2023-12-25 17:02

BERT、GPT学习问题个人记录

3.BERT是否可以用来做生成，如果可以的话为什么大家都用GPT不用BERT.4.BERT里的NSP后面被认为是没用的，为什么？文章里是否有一些indication。
小趴菜日记·2023-12-15 09:55

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

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

一、VPN基础

VPN实现的模式——————————————————————————————————————————————————1、定义及特征虚拟专用网VPN是依靠Internet服务提供商ISP和网络服务提供商NSP
SEVENBUS·2023-11-02 16:31

论文阅读——RoBERTa

RoBERTa方法：1、训练更长时间、数据集更大2、移除NSP任务3、在更长的序列上训练：Wetrainonlywithfull-lengt
じんじん·2023-10-28 09:23

供应WTR-2965-0-59FOWNSP-TR-07-1高通芯片

长期供应原装芯片现货：WTR-2965-0-59FOWNSP-TR-07-1QCM-2290-0-NSP752-TR-00-0PM-4125-2-NSP194-TR-00-0WCN-3950-0-58WLPSP-TR
FLYAOTO·2023-10-19 19:29

供应WCN-6856-5-高通原装芯片

RTM7285RTM7289TPS54328SN74LVC2G17DCKRESDA6V8UBATPS54228ICM-40607-AFP25R12W2T7_B11FP25R12W2T4WCN-6856-5-NSP288
FLYAOTO·2023-10-19 19:56

【动手学深度学习-Pytorch版】BERT预测系列——用于预测的BERT数据集

本小节的主要任务即是将wiki数据集转成BERT输入序列，具体的任务包括：读取wiki数据集生成下一句预测任务的数据—>主要用于_get_nsp_data_from_paragraph函数从输入paragraph
い☞殘風☜、™·2023-10-15 07:45

BERT论文

NSP输入的句子A和句子B有两种关系：1.在原来的文段里相连。2.两个句子毫无关系。通过NSP学习句子A和B是否有关系，提取更加丰富的语义信息。
sweet_Mary·2023-10-15 07:24

论文笔记 | RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach

/arxiv.org/abs/1907.11692代码地址：https://github.com/pytorch/fairseq文章目录背景介绍实验环境训练过程静态vs动态masking模型输入格式和NSP
期待成功·2023-10-10 19:09

datawhale课程《transformers入门》笔记2：BERT入门

2.2引入NextSentencePrediction(NSP，句子级别的连续性预测任务)2.3模型输入输出3.BE
神洛华·2023-10-10 15:22

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

Switch 如何使用NSCB 转换XCI NSP NSZ教程

很多小白经常碰到Switch游戏文件格式和预期不符的情况，比如碰到nsz自己不会安装（安装NSZ格式文件教程）；或者是碰到xci格式的，想转换为nsp；抑或想将nsz格式文件还原回nsp格式。
LuckyTHP·2023-09-29 14:21

网络安全运维工程师（NISP-SO)需要掌握那些知识点

想要学习了解“网络安全运维工程师（NSP-SO)”看这个12点就够了。
网安世纪小鹅NISP_CISP·2023-09-12 14:18

bert-base-chinese 判断上下句

BERT等模型在预训练的时候采用了NSP（nextsentenceprediction）的训练任务，因此BERT完全可以判断两个句子（段落）是否具有语义衔接关系。
桂花很香,旭很美·2023-08-26 14:48

NLP | 基于LLMs的文本分类任务

比赛链接：讯飞开放平台来源：DataWhaleAI夏令营3（NLP）Roberta-base（BERT的改进）①Roberta在预训练的阶段中没有对下一句话进行预测（NSP）②采用了动态掩码③使用字符级和词级别表征的混合文本编码
秋田刀鱼·2023-08-23 07:36

[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

txos和大气层用户的tinfoil傻瓜教程一些安装不了的补丁或者游戏安装方法

tinfoil的主要功能就是版本欺骗（让你旧系统安装新游戏补丁不会让你强制更新系统，最近6.0才出现的新举措），并不是仅仅安装nsp补丁这一个功能，tx相册就能安装nsp。
小亮电玩·2023-08-01 00:39

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

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)2.2.3NextSentencePrediction(NSP
Isawany·2023-07-16 18:26

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

天才等于百分之一的灵感加百分之九十九的汗水

App下载:(分享自省心英语)inspiration-金山翻译英:[ˌɪnspəˈreɪʃn]美:[ˌɪnspəˈreʃən]释义：n.灵感;鼓舞人心的人或事;启发灵感的人（或事物）;吸气perspiration
lizihua李子·2023-04-21 17:38

默默背单词-313

1.transpiration:[ˌtrænspɪˈreɪʃn]n.蒸发，散发；[植]蒸腾作用；[航]流逸2.transpire:[trænˈspaɪə(r)]vi.发生；蒸发；泄露vt.使蒸发；使排出
ss的专属赫兹·2023-04-12 12:42

ERNIE预训练模型

2、NSP任务是否有必要？在bert的变体中，ROBERTA和ALBERT都更改或移除了NSP任务，他们认为
不会念经的木鱼仔·2023-04-03 10:29

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

【西安交通大学】考研初试复试资料分享

这次分享的是西安交通大学的考研资料~https://pan.baidu.com/s/1wT7Nsp0CiKghkrTn4YeUkw提取码：xjne资料为百度网盘链接，一直有效，如出现问题请联系我。
计算机与软件考研·2023-04-01 09:18

云计算教学实践40：open***架构实施方案（一）跨机房异地灾备

第一章×××介绍1.1×××概述×××（全称VirtualPrivateNetwork）虚拟专用网络，是依靠ISP和其他的NSP，在公共网络中建立专用的数据通信网络的技术，可以为企业之间或者个人与企业之间提供安全的数据传输隧道服务
weixin_33901843·2023-03-30 09:50

RoBERTa极简简介

RoBERTa模型是在BERT预训练模型的基础上改进了三点：一、采用动态Masking机制，每次向模型输入一个序列时，都会生成一种新的遮盖方式二、删除了NextSentencePrediction(NSP
ASS-ASH·2023-03-29 09:16

RoBERTa：一种鲁棒地优化BERT预训练的方法

RoBERTa：一种鲁棒地优化BERT预训练的方法文章目录RoBERTa：一种鲁棒地优化BERT预训练的方法前言背景实验静态VS动态Masking输入形式与NSP任务更大的batch_size更大的BPE
beyourselfwb·2023-02-01 10:04

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

2018上海圆梦之旅

无数次无数次，幻想着我在东京吉祥寺cafezenon或NSP公司门口邂逅北条老师，幻想着如何跟老师对话，怎样送礼物给老师。并已计划好带着礼物在4月初再去一次北条老师的公司（NSP)。
devilfruit·2023-01-27 02:42

量子退火Python实战（2）：护士调度问题（NSP : Nurse Scheduling Problem）

文章目录前言：关于调度问题（SchedulingProblem）一、护士调度问题（NSP）的QUBO建模1.目标变量2.约束条件定义3.【约束a】的补充说明4.
gang_akarui·2023-01-11 18:47

【huggingface bertmodel类使用理解】

前者是后者经过一个MLP层得来，这个MLP层是在预训练时经过NSP任务的微调。所以如果使用单文本分类任务，使用last_hidden_state[0]再自己加一个MLP层
别说话写代码.·2023-01-06 09:55

【论文学习】RoBERTa

ARobustlyOptimizedBERTPretrainingApproach）基本与BERT一致，但在以下方面做了一些细节调整：1）在更多数据上，以更大batch_size，训练更长时间；2）取消NSP
凯子要面包·2023-01-05 16:28

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

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

BERT、RoBerta、XLNet、ALBERT对比

NextSentencePrediction(NSP)：从训练集中抽取A和B句，50%为A的下一句，50%为其它句子。RoBerta静态MaskVS动态Mask静态Mask：
transformer_WSZ·2022-12-31 17:30

第12章：NLP比赛的明星模型RoBERTa架构剖析及完整源码实现

2，RoBERTa去掉NSP任务的数学原理分析3，抛弃了token_type_ids的RoBERTa4，更大的mini-batches在面对海量的数据训练时是有效的数学原理解析5，为何更大的Learningrates
StarSpaceNLP667·2022-12-31 17:57

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+NSP
foreverbeginnerz·2022-12-23 17:59

2020李宏毅机器学习笔记-ELMO, BERT, GPT

Background2.ELMO3.BERT3.1TrainingofBERT3.1.1Approach1:MaskedLM3.1.2Approach2:NextSentencePrediction(NSP
ZN_daydayup·2022-12-22 06:03

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

4.1BERT4.1.1ModelArchitecture4.1.2Input/OutputRepresentations4.2Pre-TrainingBERT4.2.1MaskedLanguageModel(MLM)4.2.2NextSentencePrediction(NSP
小毛激励我好好学习·2022-12-18 09:50
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