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掩码语言建模 (MLM) 是一种在自然语言处理 (NLP) 任务中广泛使用的深度学习技术，特别是在 Transformer 模型（如 BERT 、 GPT-2 和 RoBERTa）的训练中。
在 MLM 中，输入文本的一部分被 “屏蔽” 或随机替换为特殊标记（通常为 [MASK]），并且模型经过训练以根据其周围的上下文来预测原始标记。其背后的想法是训练模型来理解单词的上下文以及它们与句子中其他单词的关系。
MLM 是一种自监督学习技术，这意味着模型无需显式注释或标签即可学习生成文本，而是使用输入文本本身作为监督。这使其成为适用于各种 NLP 任务的多功能且强大的工具，包括文本分类、问答和文本生成。
——参考链接。
2024-06-25 08:07:37赞同 展开评论 打赏 -
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