参考资料 一、为什么要mask 1.1 padding： 数据输入模型的时候长短不一，为了保持输入一致，通过加padding将input转成固定tensor 如： 一句话：[1, 2, 3, 4, 5...——BERT 原文：训练数据中，被mask选中的概率是15%，选中的词，被[MASK]替换的概率是80%，不变的概率是10%，随机替换的概率是10%。...给BERT加了知识图谱，加强了局部学习。BERT原先的方式，只是从mask出现的概率做填空。用knowledge level的填空方式，把knowledge挖空，保证了模型学到关键知识。...基本级别掩码（Basic-Level Masking）： 这里采用了和BERT完全相同的掩码机制，在进行中文语料时，这里使用的是字符级别的掩码。在这个阶段并没有加入更高级别的语义知识。...实体级别掩码（Entity-Level Masking）： 在这个阶段，将句子中的某些实体掩码掉，这样模型就有了学习更高级别的语义信息的能力。
输入ID 输入id通常是传递给模型作为输入的唯一必需参数。它们是标记索引，标记的数字表示构建将被模型用作输入的序列。 每个tokenizer的工作方式不同，但基本机制保持不变。...注意力掩码 注意掩码是将序列批处理在一起时使用的可选参数。此参数向模型指示应该注意哪些标记，哪些不应该注意。...注意掩码是一个二进制张量，指示填充索引的位置，以便模型不会注意它们。对于BertTokenizer，1表示应注意的值，而0表示填充值。...[SEP]" 对于某些模型而言，这足以了解一个序列在何处终止以及另一序列在何处开始。但是，其他模型（例如BERT）具有附加机制，即段ID。标记类型ID是一个二进制掩码，用于标识模型中的不同序列。...某些模型（例如XLNetModel）使用由2表示的附加标记。 位置ID 模型使用位置ID来识别哪个标记在哪个位置。与将每个标记的位置嵌入其中的RNN相反，转换器不知道每个标记的位置。
「掩码自动编码器可以缓解过度平滑问题」 直观地说，在掩码自动编码器框架（例如 BERT、BEiT）中，目标是根据未屏蔽的令牌恢复屏蔽的令牌。...这里假设掩码自动编码器训练可以缓解过度平滑问题，这可能是屏蔽自动编码器有助于扩大变压器规模的原因。具体来说，序列标记任务要求模型从相邻的未屏蔽标记中学习语义信息。...由于不同的掩码令牌具有不同的未屏蔽的相邻令牌，因此未屏蔽的令牌表示必须携带其相应的且足够的语义，以准确预测屏蔽的令牌，这反过来又防止令牌表示变得相同。...总之可以推断，掩码自动编码器的训练目标通过其对标记差异的正则化有助于缓解过度平滑问题。 「掩码自动编码器为什么可以缓解过度平滑问题？」 本文通过傅里叶域分析进一步探讨了这种现象背后的原因。...实验结果 1、「掩码自动编码器确实缓解了过度平滑问题」。如下图所示，由于过度平滑，ViT 的余弦相似度沿着深度增加，然而，对于由掩码自动编码器框架预训练的模型，余弦相似度沿深度保持恒定。
同样是AutoEncoder任务，实体还原和MLM任务主要有两个差异掩码差异：dAE采用5%随机实体掩码，15%同时对token和实体掩码，85%保持不变的掩码策略还原差异：和token还原相比，实体还原采用了负采样的逻辑...整体上dAE的任务设计偏简单，首先是掩码部分和BERT只保留10%的原始token相比，dAE85%的概率都保留原始token；同时还原任务只使用当前句子的实体作为候选，候选集较小。...至于为什么把任务调整的更加简单，作者只简单说是因为token-entity对齐会存在一定error，不过我对这部分的任务设计还是有些疑惑~有了解的同学求解答ERNIE的预训练过程使用了google BERT...核心就是让原始token的PE保持不变，原始token之间的交互不变，每个token只和自己的知识进行交互。...Soft-PE就是保持原始句子的位置编码不变，对于插入的知识会从实体的位置开始向后顺延，于是会存在重复的PE，例如is在原始句子中的位置id是3，CEO对应的实体是TimCook位置是2，顺延后位置id
谷歌的BERT就是这样一个NLP框架。我敢说它可能是近代最有影响力的一个(我们很快就会知道为什么)。 ? 毫不夸张地说，BERT极大地改变了NLP的格局。...想象一下，使用一个在大型未标记数据集上训练的单一模型，然后在11个单独的NLP任务上获得SOTA结果。所有这些任务都需要fine-tuning。BERT是我们设计NLP模型的一个结构性转变。...这就是为什么它学习第一和第二句话的独特嵌入，以帮助模型区分它们。...BERT的作者还提出了一些注意事项，以进一步改进这项技术: 为了防止模型过于关注一个特定的位置或被掩盖的标记，研究人员随机掩盖了15%的单词 掩码字并不总是被掩码令牌[掩码]替换，因为[掩码]令牌在调优期间不会出现...因此，研究人员采用了以下方法: 80%的情况下，单词被替换成带面具的令牌[面具] 10%的情况下，这些单词被随机替换 有10%的时间单词是保持不变的 2.
MVLM和Bert的掩码策略相似。...也是选择15%的tokens进行预测，80%的tokens用[MASK]标记替换这些被掩码的tokens，10%的tokens里用一个随机的token替换，10%的tokens还是用原先的tokens。...在 MVLM 中，15% 的文本标记被屏蔽，其中 80% 被特殊标记 [MASK] 替换，10% 被从整个词汇表中采样的随机标记替换,10%保持原样。...02 遮罩语言模型在MLM的预训练任务中，类似Bert，对30%文本token做掩码，但保留对应的二维位置（布局信息），而掩码策略不是单字随机掩码，而是用松柏分布（）采样跨度的长度来进行掩码。...由于保持布局信息不变，这个目标有助于模型学习布局信息与文本和图像上下文之间的对应关系。MLM的训练目标模型目标是根据未被遮盖的图文和布局信息还原文本中被遮盖的词。
---- 2 初步工作 在本节中，我们使用BERT[2]，基于Transformer的神经语言模型的代表，对语言模型预训练进行了快速的概述。...然后将嵌入层的输出传递给多层Transformer Encoder模块以生成文本/序列的上下文表示。 2.3 自监督 BERT中关键的创新点是使用掩码语言模型 (MLM) 进行自监督的预训练。...在BERT和RoBERTa中，选择一个输入序列中15%的token进行替换，其中被选中的15%的token中，随机80%被[MASK]替换，10%保持不变，10%被词汇表中的随机一个token替换。...以往在NLP中，对抗性攻击往往很简单，就是替换输入句子中的几个单词，同时保持语义即可。...比如BERT的预训练使用掩码前的token作为自监督的标签，但在许多情况下，掩码的单词可以被其他词所取代但同时能够形成完全合法的文本。
另一个则是掩码语言模型（MLM），例如：BERT，RoBERTa 和 ALBERT。这类模型它们分别预测输入中已被屏蔽的少量单词内容。...右：掩码语言模型（例如 BERT）从左到右都使用上下文，但是对于每个输入仅预测一小部分单词新型预训练模型 ELECTRA。...预训练任务需要模型（即鉴别器）来确定原始输入中的哪些标记已被替换或保持相同。...正是由于该模型的二进制分类任务适用于每个输入单词，而非仅有少量的掩码单词（在 BERT 样式的模型中为 15％），因此，RTD 方法的效率比 MLM 高。...这也解释了为什么 ELECTRA 只需更少的示例，就可以达到与其它语言模型相同性能的原因。 ? 从所有输入位置学习时，替换的令牌检测可进行双向训练 其中，替换令牌来自生成器的神经网络。
在 MLM 中，15% 的令牌被屏蔽，80% 被 MASK 令牌替换，10% 被随机令牌替换，10% 保持不变。模型会预测正确的 令牌，而损失仅在这 15% 的屏蔽令牌上计算。...为了加快训练速度，首先90%的训练在序列长度为 128 个标记上进行，然后剩下的10% 的时间在 512 个标记上训练模型以获得更有效的位置嵌入。...，匹配被移除，模型必须仅基于文本来预测实体； 在其他情况下，是正常的。...6、XLNet Carnegie Mellon University / 2019 因为BERT训练过程存在问题： 在训练期间，损失计算仅计算掩码标记。...模型比教师模型小40%，速度快60%，并且在各种任务上保持了97%的质量。 9、LaBSE Google / 2020 基于BERT的多语言矢量化模型。
，而BERT家族在大型生成模型兴起之前已推动了无数任务的发展，并仍保持各种下游任务的记录。...这样，我们只需要一个预训练的BERT模型即可节省模型参数，并加速训练过程。然而，混合注意力机制首先需要获取最后一层的源表示。我们必须在训练期间通过模型两次，导致训练效率降低。...此外，如图1所示，我们阻止每个源标记在注意力模块中访问目标序列，以保持与推理过程的一致性，因为在推理中没有预先存在的目标序列。...首先，在给定的训练对 (X, Y) 中，我们均匀地掩盖1到L（目标长度）的标记，采用CMLM（条件掩码语言模型）的方式，与BERT家族的原始固定掩膜不同。...模型根据预测概率选择下一次迭代中特定的掩码标记，具有最低概率的标记将被掩码，并在新的预测后更新其分数。此外，与传统的从左到右的自回归模型不同，在初始化完全掩码目标序列之前，我们应该获得目标长度。
使用BERT模型有两个阶段：预训练阶段与微调阶段。在预训练阶段，模型基于未标记的数据完成预先设置任务训练。在微调阶段，模型基于预训练权重初始化并着手面向下游任务。...掩蔽语言模型（Masked Language Modeling）-由于BERT使用双向Tramsformer和多层自注意力机制，为了训练出深度的双向表示学习模型，BERT会对输入标记的某些百分比(论文中为...如同标准的语言模型所操作的，与遮蔽的掩码标记所对应的最终隐层向量被输入到词汇表上的输出的softmax函数中。...如果某一位置的令牌（token）被选中了，（1）80%的情况下被替换为[MASK]令牌(token)；（2）10%的情况下替换为随机令牌（token）；（3）剩下10%情况保持不变。...这种标记在处理新词时候是非常棒的，它有助于更好地表达复杂的词汇。 BERT模型输入 BERT的输入可以是单词序列中的单个句子或句子对（例如，[问题、答案]）。
提出了两种自监督算法，一种基于"未来预测"的思想，另一种基于"从未被掩码中预测被掩码"的思想，用于从未标记语音数据中学习上下文化语音表示。...如果这一趋势保持不变，那么随着时间的推移，可实现的性能可能会“免费”提高，因为数据收集和计算能力的改进允许使用越来越大的预训练集，而不需要手动注释新数据。...介绍了目前最先进的自监督语音表示学习框架之一。我们利用了“从未掩码中预测掩码”的想法，并提出了w2v-BERT，这是目前最先进的框架之一，用于对语音应用的深度神经网络进行预训练。...我们训练一个语音离散器(通过优化对比损失)来将连续语音信号表示为鉴别标记，并使用它们来训练一个类似BERT的模型。...我们将这种分析方法应用于APC的研究，并诊断了APC在模型容量受限时保存信息的偏好。我们的分析结果解释了为什么APC可以学习捕捉高级语音和说话人信息的表征。
材料与方法 数据集 本文首先从ChEMBL数据库收集了170万个未标记分子被用作预训练数据，以学习SMILES字符串中的上下文信息。本文随机保留了整个预训练数据的10%来评估预训练模型。...对于每个选中的标记，它有80%的几率被特殊掩码标记替换，有10%的几率被字典中的其他标记随机替换，还有10%的几率保持不变。...在微调阶段，本文只对SMILES字符添加位置编码以保持与预训练阶段一致。此外，本文还添加了一个注意力掩码，如图1所示，以防止任务直接交换信息。...MTL-BERT模型首先通过掩码标记预测任务对大量未标记的分子数据进行预训练，以挖掘SMILES字符串中的上下文信息。在预训练阶段，首先使用不同的起始原子和遍历顺序枚举SMILES字符串。...结果如图3所示，可以看出与STL-BERT模型相比，Cano-BERT模型在所有任务中都表现出明显的性能损失，甚至在某些数据集中表现出超过10%的退化。
BERT模型的成功可以归因于掩码预测，该模型根据同一句子中的其他可见词学习预测掩码或污染词。在这个过程中，该模型被驱动来挖掘句子中的上下文信息。...3.模型框架 与非结构化自然语言处理的原始BERT模型不同，MG-BERT根据分子图的特点进行了一些修改。在嵌入层中，单词标记被原子类型标记取代。由于分子中的原子没有顺序关系，因此不需要分配位置信息。...BERT利用两个学习任务对模型进行预训练，分别是MLM和NSP。MLM是一个填空任务，其中一个模型使用上下文词包围一个掩码标记来预测掩码词应该是什么。NSP任务是确定两个句子是否连续。...对于每个选定的原子，有80%的概率被[MASK]标识替换，有10%的概率被其他原子随机替换，有10%的概率保持不变。用原始分子作为训练模型的groud truth，只计算被掩盖原子的loss。 ?...这可能是因为从SMILES字符串学习要比从分子图学习复杂得多，这意味着SMILES- bert模型必须解析隐藏在SMILES字符串复杂语法中的分子信息。
这些方法都必须拥有具备足够形态学的、语句学的以及语义学的资讯以及大量的字词规则所建构的辞汇。常见RBMT的难处在于无法给于适当且足够庞大的资讯，来满足不同领域或是不同法则的机器翻译法。...假设可以获得一个噪声函数g，它可以用于破坏文本，训练模型以预测给定g(X)的原始文本X。目标是如下式最大化L_θ： 在g中引入两种类型的噪声。首先，删除文本的跨度，用一个掩码标记代替。...在该框架中，BERT的输出作为一个外部序列表征，使用注意力模型将其纳入NMT模型。这是一种利用预训练模型的一般方法，与标记化方式无关。...如果对齐的一对((x_m)^i, (y_n)^j)中的源词(x_m)^i被(xˆ_k)^i取代，我们也通过用一个通用的掩码标记取代Y_n中的(y_n)^j来掩码。...遵循预先训练好的语言模型的做法，10%被选中的掩码词保持不变，10%用随机标记代替。被对齐的代码切换和掩码所取代的词将不会被选中，以防止跨语言信息的损失。
根据具体的下游任务，使用的预训练模型是不同的。例如，在分子特性预测任务中，只使用分子预训练模型；在蛋白质-配体结合姿势预测中，两种预训练模型都要使用。 图10 Uni-Mol模型架构。...，而且位置编码需要在全局旋转和平移的情况下保持不变。...通过统一的预训练模型框架，结合有效的预训练任务策略，在大规模分布式集群上进行了预训练模型的训练。与 BERT 类似，Uni-Mol 中也使用了对原子掩码的预测任务。...图11 Knowledge-based BERT（K-BERT）预训练策略 输入表征：每个SMILES都是用Schwaller等人提出的标记化方式来标记成不同的token。...当一个原子被掩码时，它的原子特征被一个掩码标记取代，该标记与图12（b）中红框所示的分子图中的任何原子特征相区别。通过掩码处理，模型被迫学习内在的化学信息（比如由某些共价连接的原子的可能类型）。
本文将分 2 期进行连载，共介绍 10 个在文本生成任务上曾取得 SOTA 的经典模型。...除了掩码语言模型，BERT还使用“下一句话预测”任务，联合预训练文本对表示。 BERT的网络结构使用了双向Transformer的堆叠，Encoder和Decoder分别12层。...[MASK]；二是，在10%的概率下，用随机单词替换token，比如my dog is hairy → my dog is apple；三是，在10%的概率下，保持token不变，比如my dog is...Masked Language Modeling (MLM) 掩码语言建模masked language modeling (MLM）任务从文本流中随机抽取15%的BPE标记，80%用[MASK]标记替换...，10%用随机标记替换，10%保持不动。
在本章中，我们将探讨 BERT 预处理文本的关键步骤，包括标记化、输入格式和掩码语言模型 (MLM) 目标。 标记化：将文本分解为有意义的块 想象一下你正在教 BERT 读书。...、“[SEP]”] 掩码语言模型 (MLM) 目标：教授 BERT 上下文 BERT 的秘密在于它理解双向上下文的能力。...掩码语言模型 (MLM) 目标：填空游戏 在预训练期间，BERT 会得到一些带有掩码（隐藏）单词的句子。然后，它尝试根据周围的上下文来预测那些被屏蔽的单词。这就像填空游戏的语言版本。...的掩码语言模型 (MLM) 的预训练。...保持学习！ BERT 嵌入 BERT 的强大之处在于它能够以捕获特定上下文中单词含义的方式表示单词。
我们只影响分解顺序，而不影响序列的顺序： ? 这样做的原因是因为在下游的微调阶段，模型训练的数据是有序的，所以我们还是需要保持原序列的顺序使得其可以和原本的位置编码一一对应。 但是具体该怎么实现呢？...在保证原序列不变的情况下，还能有全排列的效果。...然后将这两个流的通过 Attention 后进行输出。 这里要注意内容掩码和查询掩码都是矩阵，内容掩码和查询掩码的第 i 行代表 能看到的其他的 token。...内容掩码和查询掩码之间的唯一区别是查询掩码中的对角元素为 0，即 token 看不到自己。图中，红色标记是起作用的，白色部分是不起作用的。...与 BERT 的单挑： ? 单挑其他模型： ?
用于构建 BENDR 的整体架构 大型语言模型(如BERT)可以在给定特定的环境时重建语言符号，并在自然语言处理方面产生了令人印象深刻的进步。...多伦多大学的研究人员猜想:“能否利用单个样本而不是符号(即直接将BERT应用于原始脑电图)，在这种情况下开发EM[脑电图模型]?”...他们采用自监督语音识别方法wav2vec 2.0，类似于 BERT 等掩码语言模型，以使用自监督训练目标来学习原始 EEG 数据信号的压缩表示。...这里所有的黄色模块都表示随机初始化的权重。颜色强度的变化(从训练前到训练后)表示进一步的训练，而增加的条形图表示在该训练阶段保持不变的权重，如下图。...该团队在该框架内开发了一个预训练模型，该模型可以对不同硬件、跨不同受试者和下游任务记录的原始 EEG 序列进行建模，并提出这种方法可以生成适合大量未标记 EEF 数据和下游 BCI 应用程序的表征。
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