填充掩码用于可伸缩点乘（scaled dot production）操作，序列掩码仅用于解码器的自注意力（self-attention）操作。填充掩码主要解决输入序列变长的问题。...在解码器的自注意力操作部分，会使用可伸缩点乘操作（scaled dot production）。填充掩码加上序列掩码构成了注意力掩码，在其他情况下，注意力掩码就是填充掩码。...为了缓解这一弊病作者并不总是用实际的[MASK]标记替换“掩码”字。训练中，可以随机划分出15%的数据，对其令牌位置进行预测。...在BERT模型里，遮蔽语言模型和下一句预测任务是同时训练的，最小化联合损失函数以完成对两个策略的训练任务。 令牌化（tokenization）-这不是说BERT把单词看作某个token。...一个使用BERT的命名实体识别模型可以将输出向量里每个令牌（token）送入分类层预测其对应的NER标签。
GLM通过添加2D位置编码并允许任意顺序预测跨度来改进空白填充预训练，从而在NLU任务上比BERT和T5获得了性能提升。 通过变化空白数量和长度，可以针对不同类型的任务对GLM进行预训练。...模型通过自回归方式从损坏的文本中预测跨度中缺失的标记，这意味着当预测跨度中缺失的标记时，模型可以访问损坏的文本和之前预测的跨度。...每个令牌都用两个位置 ids编码。 第一个位置 id 表示损坏的文本xcorrupt中的位置。对于掩码跨度，它是相应 [MASK] 令牌的位置。...3 实验结果 3.1 SuperGLUE 预训练的 GLM 模型针对每个任务进行了微调。 GLM在大多数具有基础架构或大型架构的任务上始终优于BERT。...GLM将不同任务的预训练目标统一为自回归空白填充，具有混合的注意力掩码和新颖的二维位置编码。我们的实验证明GLM在NLU任务中优于先前的方法，并且可以有效地共享参数以用于不同的任务。
使用提示 BERT 是一个带有绝对位置嵌入的模型，因此通常建议在右侧而不是左侧填充输入。 BERT 是通过掩码语言建模（MLM）和下一个句子预测（NSP）目标进行训练的。...它在预测掩码令牌和 NLU 方面效率高，但不适用于文本生成。...使用随机掩码破坏输入，更准确地说，在预训练期间，给定的令牌百分比（通常为 15%）被掩盖： 具有概率 0.8 的特殊掩码令牌 与被掩盖的令牌不同的随机令牌的概率为 0.1 具有概率 0.1...的相同令牌 模型必须预测原始句子，但有第二个目标：输入是两个句子 A 和 B（中间有一个分隔令牌）。...在预训练期间在顶部使用两个头的 Bert 模型：一个掩码语言建模头和一个下一个句子预测（分类）头。 此模型继承自 TFPreTrainedModel。
在 NSP 中，模型预测第二个文本是否跟在第一个文本之后。预测是在 CLS 令牌的输出向量上进行的。...XLM 有两个训练任务:MLM和翻译。翻译本质上与一对文本上的 MLM 相同，但文本是彼此的平行翻译，具有随机掩码和段嵌入编码语言。...，然后填充掩码令牌 鉴别器被训练来预测由生成器生成的文本的原创性(替换检测任务) 训练完成后，去掉生成器，用鉴别器进行微调 训练数据的数量与RoBERTa或XLNet相同，并且模型比BERT、RoBERTa...训练它从噪声文本(AE去噪)中预测原始文本，噪声类型如下: 令牌屏蔽 删除令牌 令牌填充 句子中令牌顺序颠倒 使随机令牌成为序列的开始 使用字节级BPE(词汇表大小为50K) 4、CTRL Salesforce...3、GPT-4 OpenAI / 2023 这是一个具有少量已知细节的封闭模型。据推测，它有一个具有稀疏注意力和多模态输入的解码器。它使用自回归训练和微调RLHF，序列长度从8K到32K。
在代码中是通过将所有序列填充到相同的长度，然后使用“attention_mask”张量来识别哪些令牌是填充的来做到这一点，本文将详细介绍这个掩码的原理和机制。...我们将令牌输入到语言模型中，如GPT-2和BERT，作为张量进行推理。张量就像一个python列表，但有一些额外的特征和限制。比如说，对于一个2+维的张量，该维中的所有向量必须是相同的长度。...以下是GPT-2中的标记化示例: 如果我们想在输入中包含第二个序列: 因为这两个序列有不同的长度，所以不能把它们组合成一个张量。这时就需要用虚拟标记填充较短的序列，以便每个序列具有相同的长度。...因为我们想让模型继续向序列的右侧添加，我们将填充较短序列的左侧。 这就是注意力掩码的一个应用。注意力掩码告诉模型哪些令牌是填充的，在填充令牌的位置放置0，在实际令牌的位置放置1。...tokenizer.padding_side = "left" 这一行告诉标记器从左边开始填充(默认是右边)，因为最右边标记的logits将用于预测未来的标记。
为此，我们引入动态混合注意力，允许模型在同一遍中获取源表示并学习预测掩码标记。...模型根据预测概率选择下一次迭代中特定的掩码标记，具有最低概率的标记将被掩码，并在新的预测后更新其分数。此外，与传统的从左到右的自回归模型不同，在初始化完全掩码目标序列之前，我们应该获得目标长度。...在仅微调基线模型1/25的令牌后，Instruct-XMLR在所有任务中都能显著优于具有可比大小的解码器模型BLOOMZ-3B。...作者将这一失败归因于： XNLI是用于传统自然语言推理任务的多语言数据集，而具有编码器-解码器架构的mT0对这一任务更有益 mT0-3.7B在预训练阶段（1万亿对比0.5万亿令牌）和指令调整阶段（15亿对比...此外，作者还关注了另一层次的规模化，即微调过程中的训练令牌数量。首先，XML-RBase和XML-RLarge，分别具有270M和550M的参数。下表呈现了结果。
由于TensorFlow 2.0最近已发布，该模块旨在使用基于高级Keras API的简单易用的模型。在一本很长的NoteBook中描述了BERT的先前用法，该NoteBook实现了电影评论预测。...模块使用预先训练的无大小写BERT基本模型生成句子级和令牌级嵌入。...在Keras中的嵌入模型 预处理 BERT层需要3个输入序列： 令牌ID：句子中的每个令牌。...从BERT vocab字典中还原它 掩码ID：为每个令牌掩蔽仅用于序列填充的令牌（因此每个序列具有相同的长度）。 段ID：0表示一个句子序列，如果序列中有两个句子则为1，第二个句子为1。...预测 通过这些步骤，可以为句子生成BERT上下文化嵌入向量！
由于具有处理更长上下文的能力，BigBird 在各种长文档 NLP 任务（如问答和摘要）上表现出比 BERT 或 RoBERTa 更好的性能。...例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）— 用于避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）- 避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的numpy.ndarray，可选）— 用于避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。
最后使用全局信息来预测单个标签，即图像的类别。...「掩码自动编码器可以缓解过度平滑问题」 直观地说，在掩码自动编码器框架（例如 BERT、BEiT）中，目标是根据未屏蔽的令牌恢复屏蔽的令牌。...由于不同的掩码令牌具有不同的未屏蔽的相邻令牌，因此未屏蔽的令牌表示必须携带其相应的且足够的语义，以准确预测屏蔽的令牌，这反过来又防止令牌表示变得相同。...Bamboo配置 「具有更深配置的掩码自动编码器的潜力」。如果掩码自动编码器缓解了过度平滑问题，这是否意味着屏蔽自动编码器可以从深度配置中获得更多好处？...例如，在ImageNet上，具有相当数量的可训练参数和计算成本，本文提出的更窄和更深的基本尺度掩码自动编码器Bamboo-B在top-1准确率方面比 MAE-B 高出 0.9%。
实现说明 MEGA 的原始实现在填充和因果自注意力的注意蒙版之间对注意力掩码的期望不一致。此实现解决了这种不一致性。...例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是从预训练期间的下一个句子预测（分类）目标中训练的。...attention_mask（形状为(batch_size, sequence_length)的torch.FloatTensor，可选）—避免对填充令牌索引执行注意力的掩码。...选择的掩码值在[0, 1]中。 1 表示未被掩码的令牌， 0 表示被masked的令牌。 什么是注意力掩码？...例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是从预训练期间的下一个句子预测（分类）目标中训练的。
注意力的填充掩码 在使用填充掩码（padding mask）计算注意力之前，我们需要将掩码 M 添加到等式中： 我们已经有了QKᵀ和V，但是M是什么样的呢?...如上例所示，D 是一个PAD令牌，如果我们想要屏蔽它则需要使用与 QKᵀ 具有相同维度的掩码，并在表示在要掩码的列上使用 -∞。...那么如果同时屏蔽了 DQ 和 Dᴷ，生成的矩阵将如下所示： 填充掩码同时覆盖DQ和Dᴷ时的结果可以看到，由于 DQ 和 Dᴷ 是常数，因此它们不会对结果增加太多。...同理在最后一行中，序列中的最后一个令牌 D 受到所有其他令牌的影响，因为它是序列中的最后一个令牌，应该具有序列中所有其他令牌的上下文。 让我们看看掩码如何影响注意力函数的输出。...第二个令牌 b 具有 a 的上下文，因此结果向量是 a 和 b 的组合。 最后一个令牌 D 具有所有其他令牌的上下文，因此结果向量是所有其他令牌的组合。
例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是在预训练期间从下一个句子预测（分类）目标中训练的。...索引设置为 -100 的标记将被忽略（掩码），损失仅计算具有标签 n [0, ..., config.vocab_size] 的标记。...在顶部具有多选分类头的 Bert 模型（顶部是一个线性层和一个 softmax，例如用于 RocStories/SWAG 任务的模型）。 此模型继承自 PreTrainedModel。...attention_mask (torch.FloatTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...掩码值在[0, 1]中选择： 1 表示未被遮罩的令牌， 0 表示被遮罩的令牌。 什么是注意力掩码？
该类方法按照从左到右的顺序处理输入文本，然后在给定先前上下文的情况下，预测下一个单词。 另一个则是掩码语言模型（MLM），例如：BERT，RoBERTa 和 ALBERT。...这类模型它们分别预测输入中已被屏蔽的少量单词内容。MLM 相比 LM 而言，具有双向预测的优势，因为它可以看到要预测的单词左侧和右侧的文本。...右：掩码语言模型（例如 BERT）从左到右都使用上下文，但是对于每个输入仅预测一小部分单词新型预训练模型 ELECTRA。...具体而言，ELECTRA 的目标是学习区分输入的词。它不使用掩码，而是从一个建议分布中采样词来替换输入，这解决了掩码带来的预训练和 fine-tune 不一致的问题。...生成器的目标是训练掩码语言模型，即给定输入序列后，按照一定的比例（通常 15%）将输入中的词替换成掩码；然后通过网络得到向量表示；之后再采用 softmax 层，来预测输入序列中掩盖位置的词。
False或'do_not_pad'：无填充（即，可以输出具有不同长度序列的批次）。 max_length（int，可选）— 返回列表的最大长度和可选填充长度（见上文）。...False或'do_not_pad'：无填充（即，可以输出具有不同长度序列的批次）。 max_length（int，可选）— 返回列表的最大长度和可选填充长度（见上文）。...如果设置为 False，则标签与输入相同，忽略填充标记（通过将它们设置为-100）。否则，对于未遮罩的标记，标签为-100，对于遮罩的标记，值为要预测的值。...input_shape (Tuple[int]) — 模型的输入形状。 使可广播的注意力和因果掩码，以便将来和掩码的标记被忽略。...返回 torch.Tensor 反转的注意力掩码。 反转注意力掩码（例如，切换 0 和 1）。
在我们的游戏中，我们将通过向他射击一些流星来使Elon的生活更加艰难。 下载碰撞和掩码第2部分 要学习本教程，您将需要Xcode 9，您可以下载最终项目，以帮助您与自己的进度进行比较。...在碰撞掩码 Collision Mark后，添加一个新的大关流星。然后，创建一个新函数来生成流星。...此函数返回零和第一个参数减1之间的随机数。 在spawnMeteor函数内部，声明节点并为其命名：Meteor。...Bitmasks 在场景中，我们需要改变地面和玩家的掩码以使它们与流星碰撞。...地面： 分类掩码：8 碰撞掩码：2 场面掩码：0 接触掩码：2 玩家： 分类掩码：2 碰撞掩码：8 场面掩码：0 接触掩码：1 熔化定位 你会注意到熔化的位置并不好，原因是流星会在陷阱和岩石之上产生
提示调优的一个缺点是严格的模板限制，其中掩码标记的数量和位置通常是固定的。如下图所示： 当标签空间很简单时，下游任务可以很容易地适应这种范式，它在一个掩码位置预测一个语言标记。...本文认为这种限制的根本原因是现有的提示调优方法模仿了掩码语言建模 (MLM)，它仅在一个掩码位置预测一个标记。与MLM不同，预训练生成模型的文本填充任务似乎与RC更兼容。...该任务丢弃连续的标记跨度，并学习预测每个片段中不仅缺少哪些标记，还预测缺少多少标记。遵循这种范式允许模型在多个预测槽处生成任意数量的令牌。...本文模型介绍 MLM和文本填充 掩码语言建模被广泛采用作为预训练任务，以获得双向的预训练模型。一般来说，屏蔽语言模型(MLM)从输入语句中随机屏蔽一些标记。每个[MASK]对应一个令牌。...目标是基于其余标记预测掩码词(参见下图a)。与仅预测一个令牌的MLM(MASK)不同，用于预训练seq2seq模型的文本填充任务可以灵活地恢复不同长度的跨度。
attention_mask (torch.Tensor，形状为 (batch_size, sequence_length)，可选) — 用于避免在填充令牌索引上执行注意力的掩码。...由于它对最后一个令牌进行分类，因此需要知道最后一个令牌的位置。如果在配置中定义了pad_token_id，则它会找到每行中不是填充令牌的最后一个令牌。...蒙版值在[0, 1]中选择： 对于未被掩码的令牌为 1， 对于被掩码的令牌为 0。...GPTSAN-japanese 是一个生成句子延续或预测掩码位置的标记的模型。输入模型所需的特殊标记会自动附加。...例如，对于 BERT 系列模型，这返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类标记。线性层权重是从预训练期间的下一个句子预测（分类）目标中训练的。
然后将文本和视觉特征投影到具有相同维度的潜在空间中。 要将图像馈送到模型中，必须通过预训练的对象检测器传递每个图像，并提取区域和边界框。...掩码值选在[0, 1]之间： 1 表示未被masked的令牌， 0 表示被masked的令牌。 注意力掩码是什么？...例如，对于 BERT 系列模型，这将返回经过线性层和 tanh 激活函数处理后的分类令牌。线性层的权重是从预训练期间的下一个句子预测（分类）目标中训练的。...VisualBert 模型在预训练期间在顶部有两个头部：一个掩码语言建模头部和一个句子-图像预测（分类）头部。 这个模型继承自 PreTrainedModel。...掩码值选择在[0, 1]之间： 1 表示未被masked的令牌， 0 表示被masked的令牌。 什么是注意力掩码？
BERT也使用了完全可见掩码，并在输入中附加了特殊的“分类”标记。然后，在与分类令牌相对应的时间步中，BERT的输出将用于对输入序列进行分类的预测。...词汇表将所有单词映射到单个token，(original text) 作为目标时，该模型的任务是重建整个输入文本。表示共享的掩码令牌，而，和表示已分配了唯一令牌ID的标记令牌。...其次，我们考虑一个受BERT的MLM启发的目标。MLM需要一段文本并破坏15％的令牌。90％的损坏令牌被替换为特殊的掩码令牌，而10％的令牌被替换为随机令牌。...我们考虑了两种策略来实现此目的： 不是用掩码令牌替换每个损坏的令牌，而是用唯一的掩码令牌替换了每个连续的损坏令牌的范围。...破坏跨度以前也曾被认为是BERT的预训练目标，发现它可以提高性能。 为了测试这个想法，我们考虑：专门破坏连续的，随机分布的令牌跨度。可以通过要破坏的令牌比例和破坏跨度的总数来参数化该目标。
所以各种基于带掩码的自编码器技术就出现了，这种技术允许在未标记的数据上训练模型，并且获得的特征能够适应常见下游任务 BERT — 最早的遮蔽模型，用于文本任务 1810.04805 MAE — 图像，...使用上面的掩码进行填充，将编码器的输出和遮蔽进行合并并且保留原始顺序，作为解码器的输入。 解码器来负责重建遮蔽。...2、在解码器中学习具有局部自我注意的更强的表示是可能的。...例如损失函数(MSE)仅在不可见的令牌上计算，剩下的就是一些训练的参数： 这是MAE的 这是视频的 优点和缺点 优点 可以看到，MAE这种方式几乎适用于任何形式的任务 缺点 这种方法的骨干都是transformer...BERT在NLP中的成就扩展到了CV： iGPT是最早提出（目前我所知道的，欢迎指正）把图像马赛克掉，变成一个个色块，数量一下就减少了，可以像NLP一样愉快地输入到Transformer了，但是会存在训练预测不一致的问题
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