Transformer结构
image.pngSelf-Attention
image.png上图是论文中 Transformer 的内部结构图,左侧为 Encoder block,右侧为 Decoder block。红色圈中的部分为 Multi-Head Attention,是由多个 Self-Attention组成的,可以看到 Encoder block 包含一个 Multi-Head Attention,而 Decoder block 包含两个 Multi-Head Attention (其中有一个用到 Masked)。Multi-Head Attention 上方还包括一个 Add & Norm 层,Add 表示残差连接 (Residual Connection) 用于防止网络退化,Norm 表示 Layer Normalization,用于对每一层的激活值进行归一化。
Bert模型结构
image.png-
干了啥事?
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输入部分:
image.png
Input=token emb + segment emb+ position emb
CLS向量+句子+sep分割
image.png
cls向量是啥:
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预训练如何做
// MLM-掩码语言模型
无监督
-
AR,也就是autoregressive,我们称之为自回归模型;只能考虑单侧的信息,典型的就是GPT
P(我爱吃饭) = P(我)P(爱|我)P(吃|我爱)P(饭|我爱吃); -
AE,也就是autoencoding,我们称之为自编码模型;从损坏的输入数据中预测重建原始数据。可以使用上下文的信息
mask之后:【我爱mask饭】文本重建之后预测,前提假设,mask目标相互独立
P(我爱吃饭|我爱mask饭)=P(吃|我爱饭)
随机mask15%单词,10%替换成其他,10%保持不变,80%替换为mask。
image.png
// NSP任务
为了做下一句预测。
NSP样本如下:
- 从训练语料库中取出两个连续的段落作为正样本
- 从不同的文档中随机创建一对段落作为负样本
缺点:主题预测和连贯性预测合并为一个单项任务
微调的玩法?
image.png代码读一读
https://zhuanlan.zhihu.com/p/360988428
仅供学习 无关利益
https://www.youtube.com/watch?v=ugWDIIOHtPA&list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4&index=61
https://zhuanlan.zhihu.com/p/338817680
https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
https://www.bilibili.com/video/BV1Ey4y1874y?from=search&seid=10522068071476269918&spm_id_from=333.337.0.0
https://zhuanlan.zhihu.com/p/51413773
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