掩码语言模型(Masked Language Model)mlm

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。

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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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### BERT 掩码语言模型 (MLM) 工作原理与实现 #### 定义与基本原理 掩码语言模型Masked Language Model, MLM)是一种用于预训练的语言建模方法,其核心思想是在输入序列中随机遮蔽一部分词,并让模型根据未被遮罩的部分来预测这些被遮罩的词。这种方法能够有效增强模型对上下文的理解能力[^1]。 具体来说,在BERT的MLM任务中,大约有15%的token会被随机替换为特殊标记`[MASK]`或其他替代策略。随后,模型的任务就是利用剩余未被遮盖的信息去恢复原始的词汇[^2]。 #### 实现细节 以下是BERT中MLM的具体实现过程: 1. **数据准备阶段** 输入文本会经过分词器处理成一系列tokens。接着按照一定概率(通常是15%),从中选取一些tokens进行遮蔽操作。需要注意的是,这并不意味着所有的选中位置都会简单替换成`[MASK]`符号;实际上,存在三种不同的情况: - 80%的概率将该位置上的真实词语替换为`[MASK]`; - 10%的概率保持原样不变; - 另外10%的概率用其他任意的一个随机词汇代替当前的真实值[^3]。 2. **前向传播计算** 经过上述修改后的句子送入到基于Transformer架构构建而成的大规模神经网络内部完成特征提取工作之后再通过全连接层映射回词汇表空间大小维度上得到最终输出分布表示形式下的logits值集合。 3. **损失函数设计** 对于每一个实际参与masking操作的位置而言,我们只关心它对应的那个唯一正确答案所对应的softmax概率数值有多大即可。因此整个objective function只需要累加所有这些特定index处交叉熵误差项之和就可以了。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertForMaskedLM tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForMaskedLM.from_pretrained('bert-base-uncased') text = "The capital of France is [MASK]." inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): logits = model(**inputs).logits masked_index = (inputs.input_ids == tokenizer.mask_token_id)[0].nonzero(as_tuple=True)[0] predicted_token_id = logits[0, masked_index].argmax(axis=-1) print(tokenizer.decode(predicted_token_id)) ``` 此代码片段展示了如何使用Hugging Face库加载预先训练好的BERT模型并执行简单的掩码填充任务实例演示效果。 ---
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