マスク言語モデリング (MLM) は、自然言語処理 (NLP) タスク、特に BERT、GPT-2、RoBERTa などの Transformer モデルのトレーニングで広く使用されている深層学習手法です。
MLM では、入力テキストの一部が「マスク」されるか、特別なトークン (通常は [MASK])、モデルは周囲のコンテキストに基づいて元のトークンを予測するようにトレーニングされます。この背後にある考え方は、単語のコンテキストと文内の他の単語との関係を理解するようにモデルをトレーニングすることです。
MLM は自己教師あり学習手法です。つまり、モデルは、明示的な注釈やラベルを使用せずに、代わりに入力テキスト自体を監視として使用してテキストを生成することを学習します。これにより、テキスト分類、質問応答、テキスト生成など、さまざまな NLP タスクに対応する多用途かつ強力なツールになります。
マスク言語モデリング (MLM) は、NLP の深層学習モデルの事前トレーニング手法です。これは、文内の入力トークンの一部をランダムにマスクし、マスクされたトークンを予測するようにモデルに依頼することで機能します。このモデルは大量のテキスト データでトレーニングされるため、単語のコンテキストを理解し、周囲のコンテキストに基づいてマスキング トークンを予測することを学習できます。
トレーニング中、モデルは、その予測と文内の実際の単語との差異に基づいて更新されます。この事前トレーニング段階は、モデルが単語の有用な文脈表現を学習するのに役立ち、その後、特定の NLP タスクに合わせて微調整できます。 MLM の背後にある考え方は、利用可能な大量のテキスト データを活用して、さまざまな NLP 問題に適用できる一般的な言語モデルを学習することです。
マスク言語モデリング (MLM) は、自然言語処理 (NLP) の分野でいくつかの用途があります。最も一般的なアプリケーションには次のようなものがあります。
全体として、MLM は、さまざまなタスクで NLP モデルのパフォーマンスを向上できる強力な手法であることが証明されています。 MLM は、大量のテキスト データでモデルを事前トレーニングすることにより、モデルが有用な単語のコンテキスト表現を学習できるように支援し、特定の NLP タスクに合わせて微調整することができます。