掩码语言模型(Masked Language Model)mlm

最新推荐文章于 2025-10-13 23:12:28 发布
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本文深入解析Transformer架构及其在自然语言处理中的应用，包括Mask机制、Seq2Seq模型以及BERT预训练模型的工作原理。通过源码分析，理解如何利用Transformer提升语言理解能力。

https://www.cnblogs.com/anai/p/11645953.html
bert 论文

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从语言模型到Seq2Seq：Transformer如戏，全靠Mask
https://zhuanlan.zhihu.com/p/69106080

深度学习 — > NLP — >Improving Language Understanding by Generative Pre-Training

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44121378
https://zhuanlan.zhihu.com/p/32544778
https://blog.youkuaiyun.com/qq_33876194/article/details/98943383

https://zhuanlan.zhihu.com/p/93061413

[# Transformer 源码中 Mask 机制的实现
GPT解读（论文 + TensorFlow实现）

BERT源码分析（PART III）
Bert系列（三）——源码解读之Pre-trainhttps://www.jianshu.com/p/22e462f01d8c

https://www.jianshu.com/p/ff43575ab2b0

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详解Bert中的Masked Language Model
AI天才研究院
08-21 1786
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google于2018年提出的一种预训练语言模型，可以生成可用于各种自然语言处理任务的神经网络模型。其最大特点就是采用双向Transform
掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）
m0_46322965的博客
08-31 1478
掩码语言模型（MLM）是一种通过“遮盖-预测”方式训练的双向语言模型。它通过让模型学习根据完整上下文来推断缺失信息，从而获得对语言的深刻理解。它是BERT等革命性模型的基石，极大地推动了自然语言处理技术在“理解”领域的发展。
《掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）》
weixin_47266126的博客
11-26 1815
一、引言在自然语言处理领域，掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）是一种重要的预训练方法。它通过随机掩码输入文本中的一部分单词，然后让模型预测被掩码的单词，从而学习语言的语义和语法知识。MLM 已经在许多自然语言处理任务中取得了显著的成果，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。本文将深入介绍 MLM 的原理、实现方法和应用场景。二、MLM 的原理（一）掩码策略 MLM 的核心思想是在输入文本中随机掩码一部分单词，然后让模型根据上下文预测被掩码的单词。掩码策略可以分为三种：（二）
【基于Transformer的预训练模型】BERT的掩码语言建模和GPT的自回归生成机制，基于HuggingFace的Transformers库，整合了多种预训练模型，支持PyTorch等框架
2402_87515571的博客
10-13 1012
本文介绍了Transformer模型的三种主要应用方式：仅用编码器（如BERT）适合文本理解任务；仅用解码器（如GPT系列）擅长文本生成；同时使用编解码器（如T5）适用于翻译、摘要等任务。详细解析了BERT的掩码语言建模和GPT的自回归生成机制，并介绍了HuggingFace的Transformers库，该库整合了多种预训练模型，支持PyTorch等框架，通过pipeline接口可快速实现文本分类等任务。文章还提供了使用Transformers库进行情感分析的代码示例。
NLP 3.5 Transformer的结构，BERT&masked language model
JJJJJJames的博客
02-23 4098
1、Transformer LSTM 和 transformer可以互相替代。 Long term dependency 是 rnn/lstm-based models 的主要问题。以及串行计算的高时间复杂度。shallow model，只在时间维度上deep，纵向的角度是浅层的。 Linear computation 是时序模型的通病。 1.2 Transformer的结构 encoder+decoder: 每个部分都是deep的 每个encoder：self-attention+feed forwar
掩码语言模型（Masked Language Model，简称MLM）
hong161688的博客
08-01 2204
掩码语言模型（MLM）是一种自监督学习技术，它不需要显式的注释或标签，而是利用输入文本本身作为监督信号。在MLM任务中，输入文本的一部分单词会被随机掩盖（或替换为特殊的[MASK]标记），模型的目标是根据剩余的上下文信息来预测这些被掩盖的单词。这种机制迫使模型在训练过程中深入理解单词的上下文以及它们与句子中其他单词的关系，从而学习到更加丰富的语言表示。
掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）and为什么使用log函数
m0_51200050的博客
07-02 1235
MLM训练方法使得模型不仅能理解单词的含义，还能理解它们在句子中的语法和语义关系，从而提高了语言模型的泛化能力和准确性。在训练过程中，我们会最小化这个负对数损失值，通过梯度下降等优化算法更新模型参数，从而提高模型对“quick”的预测概率。假设我们在训练一个模型来预测单词的概率，对于一个句子“the quick brown fox”，我们掩盖“quick”并让模型预测它的概率。假设模型输出的概率为。总之，使用对数函数在语言模型的训练中不仅提供了计算上的便利性，还能有效避免数值问题，提高训练的稳定性和效率。
什么是掩码语言模型（MLM）
借雨醉东风的博客
07-29 3066
在BERT的预训练过程中，MLM被广泛应用。BERT会随机遮盖输入文本中15%的单词，并通过多层Transformer编码器来预测这些被遮盖的单词。通过这种方式，BERT能够学习到丰富的语言表示，并在后续的NLP任务中取得优异的表现。综上所述，掩码语言模型是一种强大的自监督学习技术，通过随机遮盖或替换文本中的部分单词并训练模型进行预测的方式，来学习语言的深层表示。它在NLP领域具有广泛的应用前景和重要的研究价值。有意找工作的同学，请参考博主的原创：《面试官心得--面试前应该如何准备》，《
掩码语言模型MLM有什么应用场景
借雨醉东风的博客
07-30 1170
MLM（Masked Language Model，掩码语言模型）在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用场景。
自然语言处理中的maskedlanguagemodel
AI天才研究院
01-25 1826
1.背景介绍 1. 背景介绍 自然语言处理(NLP)是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自然语言处理的一个重要任务是语言模型，即预测给定上下文的下一个词的概率。传统的语言模型通常需要大量的人工标注数据，但这种方法存在一些局限性，如数据收集和标注的困难、数据不均衡等。 近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的语言模型逐渐成为主流。这类模型可以自...
Masked Language Modeling -- MLM
Rebecca_Yuan's BLOG
06-19 692
BERT, MLM
Masked Language Modeling 近红外光谱
weixin_35752645的博客
12-23 433
Masked Language Modeling (MLM) 是一种自然语言处理任务，它的目的是训练语言模型来预测被遮盖的词语，以便在进行文本生成或其他任务时更准确地预测语言。 在 MLM 中，输入文本中的一些词语会被遮盖，然后用语言模型来预测这些被遮盖的词语。为了使模型学习语言的语法和语义，通常会在训练过程中使用大量的文本数据。 近红外光谱与 MLM 没有直接关系，它是一种光谱技术，用于测量物体...
Masked Language Modeling用于光谱分类模型
weixin_35755823的博客
12-23 488
Masked Language Modeling(MLM)是一种自然语言处理任务，它的目的是预测句子中被“mask”(隐藏)的词的潜在值。为了训练MLM模型，我们通常会在输入句子中随机挑选一些词并把它们替换成特殊的“[MASK]”标记。然后，我们会让模型预测这些被“mask”的词的原始值。 在光谱分类模型中，我们可以使用MLM来帮助我们更好地理解光谱数据。例如，我们可以训练MLM模型来预测光谱数据...
NLP实践——利用自己的语料进行Mask Language Model预训练
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weixin_44826203的博客
11-27 1万+
#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[1]: import os import json import copy from tqdm.notebook import tqdm import torch from torch.optim import AdamW from torch.utils.data import DataLoader, Dataset from transformers import BertForMaskedLM, BertTo
什么是mlm模型？
kewei chen
04-05 4595
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 “Masked Language Model”，即遮蔽语言模型。在这种模型中，输入文本的一部分会被随机遮蔽掉，模型需要通过上下文来预测被遮蔽的词或字符。在 BERT 模型中就包含了 MLM 部分。因此，在您提供的文本分类模型中也可能包含有遮蔽语言模型的部分，且该模型以此命名。但具体原因需要进一步澄清。BERT（Bidirectional Encoder Representations f
掩码语言模型(MLM)技术解析：理论基础、演进脉络与应用创新
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-31 1529
在微调阶段，模型不会遇到[MASK]标记，而BERT通过部分保留原始词和引入随机替换，使模型学会根据真实上下文重建目标词，而非过度依赖[MASK]标记。，其核心思想是通过随机掩盖输入序列中的部分词汇，让模型基于上下文预测被掩盖的原始词汇，从而学习语言的。不同，MLM允许模型同时利用目标词左右两侧的上下文信息进行预测，实现了真正的。N-gram掩盖：“使 用[M][M][M][M] 来 [M][M]…全词掩盖：“使 用 语 言 [M][M]来 [M][M]…
【从官方案例学框架Tensorflow/Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，并微调使用
阿芒Aris的博客
11-10 2153
摘要：【从官方案例学框架Keras】端到端地构建掩码语言模型BERT，实现掩码语言模型(MLM)，并将预训练好的模型”BERT“用在IMDB数据集上微调进行情感分类
Ernie-gram, 显式、完备的 n-gram 掩码语言模型，实现了显式的 n-gram 语义单元知识建模。
强化学习曾小健
06-30 973
从 ERNIE 1.0 起，百度研究者们就在预训练中引入知识增强学习，通过掩码连续的词、phrase、named entity 等语义知识单元，实现更好的预训练学习。本次开源的通用语义理解模型 ERNIE-Gram 更进一步，提出的显式、完备的 n-gram 掩码语言模型，实现了显式的 n-gram 语义单元知识建模。ERNIE 多粒度预训练语义理解技术作为自然语言处理的基本语义单元，更充分的语言粒度学习能帮助模型实现更强的语义理解能力：ERNIE-Gram 多粒度预训练语义理解技术，在预训练 (pre-t
述 BERT 模型中的掩码语言模型 (Masked Language Model) 任务和下一句预测 (Next Sentence Prediction) 任务，并说明它们的作用
最新发布
11-14
BERT模型中引入了掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）任务和下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）任务，这两项任务相辅相成，使模型在多个层面获得系统性的语言知识，为后续的下游任务迁移学习奠定了坚实的基础[^1]。 #### 掩码语言模型（Masked Language Model）任务 - **核心思想**：随机掩盖输入中的部分词汇，然后让模型预测这些被掩盖词汇的原始内容。这种方式打破了传统语言模型只能单向建模的限制，使模型能够深度掌握词级语义关系。 - **作用**：通过该任务，模型可以学习到词汇之间的上下文依赖关系，在词汇、句法层面获得丰富的语言知识，为处理各种涉及语义理解的下游任务提供基础。例如在文本分类、命名实体识别等任务中，模型对词汇语义的准确理解至关重要。 以下是一个简单的示例，展示如何使用Hugging Face的`transformers`库进行MLM任务的预测： ```python from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM import torch # 加载预训练的BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased') # 输入包含[MASK]的句子 text = "The [MASK] is a large mammal." inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt') # 进行预测 with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) # 获取预测结果 logits = outputs.logits mask_token_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0] predicted_token_id = logits[0, mask_token_index].argmax(axis=-1) predicted_word = tokenizer.decode(predicted_token_id) print(f"预测的词是: {predicted_word}") ``` #### 下一句预测（Next Sentence Prediction）任务 - **核心思想**：要求模型判断两个句子是否在原文中相邻。具体做法是，在预训练时，一半的情况下选择真正相邻的两个句子作为输入，另一半情况选择随机的两个句子。 - **作用**：促使模型在句子层面学习到更丰富的篇章语义，让模型能够理解句子之间的逻辑关系和连贯性，使模型在处理涉及篇章结构理解的下游任务，如问答系统、文本生成等时表现更好。
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