李宏毅机器学习&深度学习课程|自督导式学习2:BERT简介

BERT模型和自监督学习:介绍了BERT模型和Self-Supervised Learning的概念。在Supervised Learning中,需要有Label的资料来训练模型;而Self-Supervised Learning则是在没有Label的情况下让模型学习。BERT是一个Transformer的Encoder,可用于自然语言处理,输入一串文字并进行Masked Language Model的训练。

BERT模型的训练方法:介绍了BERT模型的两种训练方法:一种是加MASK,一种是Next Sentence Prediction。加MASK时,随机盖住一个字,训练模型预测盖住的字是什么;而Next Sentence Prediction则是预测两个句子是否相接。虽然后者被认为帮助不大,但这两种方法都是BERT训练的重要步骤。

Roberta和Bird模型:讲述了Roberta模型在next sentence prediction和sentence order prediction任务上的表现,以及Bird模型在填空题学习和Fine-Tune过程中的应用。Bird模型通过Fine-Tune可以在各种下游任务中发挥潜能,类似黑胎干细胞分化成不同细胞。Pretrain的Bird模型可以用于作业7的Fine-Tune,提高模型在特定任务上的性能。

Group任务集和模型评估:介绍了自然语言处理中的Group任务集和模型评估方法。通过在9个任务上微调模型,计算平均正确率来评估Self Supervised Model的好坏。随着技术进步,机器在一些任务上已经超越人类,BERT作为一种重要技术被广泛应用。

BERT的pre-training和fine-tuning:讲述了使用BERT进行pre-training和fine-tuning的过程,以及其在semi-supervised learning中的应用。通过例子和图表展示了使用BERT初始化参数和随机初始化参数在训练过程中的不同表现。同时介绍了不同任务如何应用于BERT模型,包括输入输出长度一致的任务和自然语言推理任务。

BERT在自然语言推理中的应用:介绍了如何利用BERT模型进行自然语言推理和问答系统的应用。通过给定两个句子或文章和问题,BERT可以输出它们之间的关系或正确答案的段落。模型通过预训练和fine-tuning来实现这些任务,只需微调少量参数即可。这种方法在当前的自然语言处理领域非常常见和有效。

文章问题回答模型训练:介绍了如何使用两个768维的项量进行文章问题回答模型的训练,通过内积和softmax得到起始和结束位置。BERT模型在预训练时使用了大量数据,训练过程复杂且需要大量计算资源。BERT模型的输入长度理论上没有限制,但实际上受到计算资源的限制。

训练大规模数据集的挑战:讨论了训练大规模数据集的挑战,以及使用TPU和colab进行训练的时间成本。介绍了自己训练BERT模型的意义,以及观察BERT训练过程的重要性。还探讨了如何Pretend一个Sequence to Sequence模型的Decoder以及弄坏输入数据的方法。最后提到了T5模型在巨大数据集上的训练成果。

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