掩码语言建模（Masked Language Modeling）

直观理解

掩码语言建模就像是在做完形填空练习。想象一本书中某些词被遮住了，我们需要根据上下文来猜测这些被遮住的词。这种训练方式能够让模型学会理解词语之间的关系，掌握语言的内在规律。

技术原理

1. 掩码策略

掩码语言建模采用以下策略处理输入文本：

• 随机选择15%的词元进行掩码
• 被选中的词元中：
  • 80%替换为[MASK]标记
  • 10%随机替换为其他词
  • 10%保持不变

2. 训练目标

模型需要准确预测被掩码的词元，这个过程可以表示为：

$L_{MLM} = -\sum_{i\in M} \log P(x_i|\hat{x})$

其中：

• $M$ 是被掩码的位置集合
• $x_i$ 是原始词元
• $\hat{x}$ 是包含掩码的输入序列

数学推导

1. 概率计算

对于每个被掩码的位置，模型输出一个概率分布：

$P(x_i|\hat{x}) = softmax(W_o h_i + b_o)$

其中：

• $h_i$ 是Transformer最后一层对应位置的隐藏状态
• $W_o$ 和 $b_o$ 是输出层的参数

2. 损失函数

1. 单个位置的损失： $l_i = -\log P(x_i|\hat{x})$

2. 总体损失： $L = \frac{1}{|M|} \sum_{i\in M} l_i$

实现细节

class MaskedLanguageModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size):
        super().__init__()
        self.dense = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.activation = nn.GELU()
        self.layer_norm = nn.LayerNorm(hidden_size)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
        
    def forward(self, hidden_states, masked_positions):
        # 获取掩码位置的隐藏状态
        sequence_output = self.dense(hidden_states)
        sequence_output = self.activation(sequence_output)
        sequence_output = self.layer_norm(sequence_output)
        
        # 预测掩码位置的词
        prediction_scores = self.decoder(sequence_output)
        masked_scores = prediction_scores[masked_positions]
        
        return masked_scores

优化技巧

1. 动态掩码

1. 训练时动态生成掩码

   • 每个epoch使用不同的掩码
   • 增加模型见到的样本数量

2. 掩码策略优化

   • 考虑词的重要性
   • 保持词的完整性

2. 训练效率

1. 批处理优化

   • 合理设置序列长度
   • 优化内存使用

2. 负采样策略

   • 选择合适的负样本
   • 提高训练效果

应用场景

1. 语言理解任务

   • 文本分类
   • 命名实体识别
   • 情感分析

2. 文本生成

   • 文本填充
   • 缺失内容补全
   • 语法纠错

注意事项

1. 掩码比例选择

   • 过高影响上下文理解
   • 过低减少学习机会

2. 序列长度限制

   • 考虑计算资源
   • 平衡效果和效率

3. 预处理质量

   • 合理的分词策略
   • 清洗训练数据