Modèle De Langage Masqué (MLM)

La modélisation du langage masqué (MLM) est une technique d'apprentissage en profondeur largement utilisée dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP), en particulier dans la formation de modèles Transformer tels que BERT, GPT-2 et RoBERTa.

Dans le MLM, des parties du texte saisi sont « masquées » ou remplacées aléatoirement par des jetons spéciaux (généralement [MASK]), et le modèle est formé pour prédire le jeton d'origine en fonction de son contexte environnant. L’idée derrière cela est d’entraîner le modèle à comprendre le contexte des mots et leur relation avec d’autres mots dans une phrase.

MLM est une technique d'apprentissage auto-supervisé, ce qui signifie que le modèle apprend à générer du texte sans annotations ni étiquettes explicites, mais utilise plutôt le texte d'entrée lui-même comme supervision. Cela en fait un outil polyvalent et puissant pour une variété de tâches PNL, notamment la classification de texte, la réponse aux questions et la génération de texte.

Comment fonctionnent les modèles de langage masqué ?

La modélisation du langage masqué (MLM) est une technique de pré-formation pour les modèles d'apprentissage en profondeur en PNL. Cela fonctionne en masquant de manière aléatoire des parties des jetons d'entrée dans la phrase et en demandant au modèle de prédire les jetons masqués. Le modèle est formé sur une grande quantité de données textuelles afin qu'il puisse apprendre à comprendre le contexte des mots et prédire les jetons masqués en fonction du contexte environnant.

Pendant la formation, le modèle est mis à jour en fonction de la différence entre ses prédictions et les mots réels de la phrase. Cette phase de pré-formation aide le modèle à apprendre des représentations contextuelles de mots utiles, qui peuvent ensuite être affinées pour des tâches PNL spécifiques. L’idée derrière le MLM est d’exploiter la grande quantité de données textuelles disponibles pour apprendre un modèle de langage général qui peut être appliqué à différents problèmes de PNL.

Utilisation de la modélisation du langage masqué

La modélisation du langage masqué (MLM) a diverses applications dans le domaine du traitement du langage naturel (TAL). Certaines des applications les plus courantes incluent :

1. Réponse aux questions : le MLM peut être utilisé pour pré-former des modèles pour les tâches de réponse aux questions, où le modèle doit identifier la réponse à une question dans un contexte donné.
2. Reconnaissance d'entités nommées : MLM peut être utilisé pour pré-former des modèles pour les tâches de reconnaissance d'entités nommées, où le modèle doit identifier et classer les entités nommées dans le texte, telles que les personnes, les organisations et les emplacements.
3. Génération de texte : les MLM peuvent être utilisés pour pré-entraîner des modèles pour des tâches de génération de texte, où le modèle doit générer du texte à partir d'une invite ou d'un texte de départ.
4. Traduction automatique : MLM peut être utilisé pour pré-entraîner des modèles pour des tâches de traduction automatique, où le modèle doit traduire du texte d'une langue à une autre.

Dans l’ensemble, il a été démontré que le MLM est une technique puissante pour améliorer les performances des modèles PNL sur une variété de tâches. En pré-entraînant le modèle sur de grandes quantités de données textuelles, MLM aide le modèle à apprendre des représentations de contexte de mots utiles, qui peuvent ensuite être affinées pour des tâches PNL spécifiques.