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文章大纲
- 3.2.3 预训练任务设计：`掩码语言建模（MLM）`与下一句预测（NSP）
- 1. 掩码语言建模（`Masked Language Modeling, MLM`）
- 1.1 MLM的核心原理与数学形式
- 1.2 高级掩码优化技术
- 1.2.1 `Span Masking（SpanBERT）`
- 1.2.2 自适应掩码（`AMLM`）
- 2. 下一句预测（`Next Sentence Prediction, NSP`）
- 2.1 NSP任务设计
- 3. MLM与NSP的联合训练
- 3.1 联合目标函数
- 3.2 动态课程学习
- 4. 工程实现与优化
- 4.1 数据预处理流水线
- 4.2 显存优化策略
- 5. 实验分析与效果验证
- 5.1 消融实验（`Wikipedia数据集`）
- 5.2 跨语言泛化能力
- 6. 总结与最佳实践
- 6.1 预训练任务设计准则
- 6.2 领域适配方案
3.2.3 预训练任务设计：掩码语言建模（MLM）与下一句预测（NSP）
掩码语言建模（MLM）与下一句预测（NSP）典型架构演进流程图
1. 掩码语言建模（Masked Language Modeling, MLM）
1.1 MLM的核心原理与数学形式
MLM（Masked Language Model，掩码语言模型）是预训练语言模型（如 BERT&