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Transformer-Bert模型学习笔记

Transformer-Bert模型学习笔记

作者: 林桉 | 来源:发表于2022-03-03 12:06 被阅读0次

    Transformer结构

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    Self-Attention

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    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

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    • 干了啥事?


      image.png

    输入部分:


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    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)

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    随机mask15%单词,10%替换成其他,10%保持不变,80%替换为mask。


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    // 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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