論文の概要: Position Masking for Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05676v1
• Date: Tue, 2 Jun 2020 23:40:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 23:08:53.682814
• Title: Position Masking for Language Models
• Title（参考訳）: 言語モデルのための位置マスキング
• Authors: Andy Wagner, Tiyasa Mitra, Mrinal Iyer, Godfrey Da Costa, Marc Tremblay
• Abstract要約: Masked Language Modeling (MLM) は、BERT などの事前学習モデルで、いくつかのトークンを [MASK] に置き換えて、元のトークンを再構築するためにモデルをトレーニングすることで入力を破損させた。 マスクされた入力トークンIDとともに、いくつかのトークンの位置をマスキングすることで、このアイデアを拡大することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Masked language modeling (MLM) pre-training models such as BERT corrupt the input by replacing some tokens with [MASK] and then train a model to reconstruct the original tokens. This is an effective technique which has led to good results on all NLP benchmarks. We propose to expand upon this idea by masking the positions of some tokens along with the masked input token ids. We follow the same standard approach as BERT masking a percentage of the tokens positions and then predicting their original values using an additional fully connected classifier stage. This approach has shown good performance gains (.3\% improvement) for the SQUAD additional improvement in convergence times. For the Graphcore IPU the convergence of BERT Base with position masking requires only 50\% of the tokens from the original BERT paper.
• Abstract（参考訳）: Masked Language Modeling (MLM) は、BERT などの事前学習モデルで、いくつかのトークンを [MASK] に置き換えて、元のトークンを再構築するためにモデルをトレーニングすることで入力を破損させた。 これは、すべてのNLPベンチマークで良い結果をもたらす効果的な手法である。 我々は,いくつかのトークンの位置とマスキングされた入力トークンidをマスクすることにより,この概念を拡張することを提案する。 我々は、BERTがトークンの位置のパーセンテージを隠蔽し、さらに完全に連結された分類器ステージを使用して元の値を予測するのと同じ標準手法に従う。 このアプローチは、分隊が収束時間をさらに改善するための優れた性能向上(.3\%改善)を示している。 Graphcore IPUでは、位置マスキングによるBERT Baseの収束は、元のBERTペーパーのトークンの50%しか必要としない。

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