第一部分主要介绍bert的网络结构原理以及mlm和nsp这两种任务的具体原理；第二部分将主要介绍如何实现bert以及bert预训练模型在下游任务中的使用；第三部分则是介绍如何利用mlm和nsp这两个任务来训练bert模型（可以是从头开始，也可以是基于开源的bert预训练 ...

下一句预测（Next Sentence Prediction，NSP）是 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练过程中的第二个任务，旨在帮助模型理解句子之间的关系。 在预训练过程中，BERT 的输入是由两个句子组成的句子对。 这些句子对可以是连续的（即实际出现在文本中的下一句），也可以是不连续的（即随机选择的句子）。 对于下一句预测任务，损失函数通常是二进制交叉熵损失，它衡量模型预测的概率分布与真实标签（0或1）之间的差异。 改善文本 …

2024年12月30日 · BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是 Google 在 2018 年推出的一种预训练语言模型，它以其双向性和强大的语义理解能力闻名。BERT 的 Next Sentence Prediction（NSP）是其核心预训练任务之一，与 Masked Language Model（MLM）共同构成了 BERT 模型的训练基础。

We use a sentence-level pre-training task NSP (Next Sentence Prediction) to realize prompt-learning and perform various downstream tasks, such as single sentence classification, sentence pair classification, coreference resolution, cloze-style task, entity linking, entity typing.

2022年1月26日 · BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一个预训练的语言表征模型。 它强调了不再像以往一样采用传统的单向语言模型或者把两个单向语言模型进行浅层拼接的方法进行预训练，而是采用新的masked language model（MLM），以致能生成深度的双向语言表征。 在多个NLP任务中取得非常好的结果。 一些如问答、自然语言推断等任务需要理解两个句子之间的关系，而MLM任务倾向于抽取token层次的表征，因此不能直接获 …

在这篇文章中，掌柜首先回顾了bert预训练任务中mlm和nsp数据集的构建流程；然后分别介绍了nsp和mlm任务模型的实现过程；最后，掌柜逐一详细介绍了bert预训练模型训练部分以及推理部分的代码实现。

为了训练一个理解句子关系的模型，作者提出了Next Sentence Prediction（NSP）任务。 即每个样本都是由A和B两句话构成，分为两种情况：①、句子B确实是句子A的下一句话，样本标签为IsNext；②、句子B不是句子A的下一句，句子B为语料中的其他随机句子，样本标签为 ...

2024年1月17日 · nsp 是 bert 模型预训练的关键组成部分，极大地增强了模型对句子间语义关系的理解能力。通过结合真实案例和代码示例，我们可以更直观地认识其在问答系统、搜索引擎等领域的重要作用。

2024年12月30日 · BERT 的 Next Sentence Prediction（NSP）是其核心预训练任务之一，与 Masked Language Model（MLM）共同构成了 BERT 模型的训练基础。 这一任务的设计目的是增强模型在句子级别上的理解能力，从而提升在下游任务中的表现。

3 天之前 · NSP-BERT can be applied to a variety of tasks based on its properties. We present an NSP-tuning approach with binary cross-entropy loss for single-sentence classification tasks that is competitive compared to PET and EFL.