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<h1><a href="https://nn.labml.ai/transformers/mlm/index.html">蒙面语言模型 (MLM)</a></h1>
<p>这是掩码语言模型 (MLM) 的 <a href="https://pytorch.org">PyTorch</a> 实现，用于预训白文《BERT<a href="https://arxiv.org/abs/1810.04805">：预训练深度双向转换器以促进语言理解》中介绍的 BER</a> T 模型。</p>
<h2>BERT 预训练</h2>
<p>BERT 模型是变压器模型。本文使用 MLM 和下一句预测对模型进行了预训练。我们只在这里实施了传销。</p>
<h3>下一句预测</h3>
<p>在<em>下一个句子预测</em>中，给出两个句子，<code class="highlight"><span></span><span class="n">A</span></code>
<code class="highlight"><span></span><span class="n">B</span></code>
然后模型对实际文本<code class="highlight"><span></span><span class="n">A</span></code>
中后面的句子是否<code class="highlight"><span></span><span class="n">B</span></code>
是后面的句子进行二进制预测。该模型有 50% 的时间为实际句子对，50% 的时间为随机句对。这种分类是在应用传销时完成的。<em>我们还没有在这里实现这一点。</em></p>
<h2>Masked LM</h2>
<p>这会随机掩盖一定比例的代币，并训练模型预测被掩码的代币。他们通过用特殊<strong>代币替换15％的代<code class="highlight"><span></span><span class="p">[</span><span class="n">MASK</span><span class="p">]</span></code>
币来掩盖</strong>它们。</p>
<p>损失仅通过预测被掩码的代币来计算。这在微调和实际使用过程中会导致问题，因为当时没有<code class="highlight"><span></span><span class="p">[</span><span class="n">MASK</span><span class="p">]</span></code>
令牌。因此，我们可能得不到任何有意义的陈述。</p>
<p>为了克服这个问题<strong>，10％的蒙面代币被替换为原始代币</strong>，另外 <strong>10％的蒙面代币被随机代币所取代</strong>。无论该位置的输入代币是否为，这都会训练模型给出有关实际代币的表现形式<code class="highlight"><span></span><span class="p">[</span><span class="n">MASK</span><span class="p">]</span></code>
。用随机代币替换会使它给出的表现形式也包含来自上下文的信息；因为它必须使用上下文来修复随机替换的标记。</p>
<h2>训练</h2>
<p>MLM 比自回归模型更难训练，因为它们的训练信号较小。也就是说，每个样本只训练了一小部分的预测。</p>
<p>另一个问题是，由于该模型是双向的，因此任何代币都可以看到任何其他代币。这使得 “信用分配” 变得更加困难。假设你有角色等级模型想要预测<code class="highlight"><span></span><span class="n">home</span> <span class="o">*</span><span class="n">s</span> <span class="n">where</span> <span class="n">i</span> <span class="n">want</span> <span class="n">to</span> <span class="n">be</span></code>
。至少在训练的早期阶段，很难弄清楚为什么要用<code class="highlight"><span></span><span class="o">*</span></code>
它来代替<code class="highlight"><span></span><span class="n">i</span></code>
，可能是整句话中的任何东西。而在自回归环境中，模型只<code class="highlight"><span></span><span class="n">h</span></code>
需要用于预测<code class="highlight"><span></span><span class="n">o</span></code>
<code class="highlight"><span></span><span class="n">e</span></code>
和<code class="highlight"><span></span><span class="n">hom</span></code>
预测等等。因此，该模型最初将首先在较短的上下文中开始预测，然后学会使用较长的上下文进行预测。由于 MLM 有这个问题，如果你一开始使用较小的序列长度，然后再使用更长的序列长度，那么训练速度会快得多。</p>
<p>这是简单 MLM 模型的<a href="https://nn.labml.ai/transformers/mlm/experiment.html">训练代码</a>。</p>
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