¿Cuál es el token de máscara en Bert?
El token de máscara en Bert es un token especial utilizado durante la fase de pre-entrenamiento. Reemplaza al azar una porción del texto de entrada, típicamente del 15%, y el modelo se capacita para predecir estas palabras enmascaradas basadas en el contexto circundante. Esta estrategia ayuda al modelo a aprender a inferir palabras faltantes, mejorando su rendimiento en las tareas de PNL de aguas abajo.
¿Qué es el token de máscara en Bert?
El token de máscara en Bert es un token especial utilizado para reemplazar un cierto porcentaje de palabras en el texto de entrada durante la fase de pre-entrenamiento. Esta estrategia tiene como objetivo ayudar al modelo a aprender a inferir las palabras enmascaradas en función del contexto, mejorando así su rendimiento en las tareas aguas abajo. Por lo general, el 15% de los tokens se eligen para enmascarar, con el 80% de los reemplazados por el token [de máscara], el 10% reemplazado por tokens aleatorios y el 10% restante se mantuvo sin cambios.
¿Qué es CLS y SEP en BERT?
Estoy tratando de entender BERT, un modelo popular de PNL. Específicamente, quiero saber más sobre CLS y SEP, que son tokens especiales utilizados en BERT. ¿Qué representan estos tokens y qué papel juegan en el modelo?
¿Qué es un token Bert?
Estoy tratando de entender el concepto de token en el contexto de BERT. ¿Alguien podría explicar qué es un token, específicamente en el marco de BERT?
¿Qué es el enmascaramiento BERT?
Disculpe, ¿podría explicar qué es el enmascaramiento BERT? Lo he oído mencionar en el contexto del procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, pero no tengo del todo claro el concepto. ¿Es una técnica específica utilizada en los modelos BERT o es un concepto más amplio que también se aplica a otros tipos de algoritmos? Le agradecería que pudiera proporcionarme una explicación concisa pero informativa que me ayude a comprender los conceptos básicos del enmascaramiento BERT.