概述
蒙面语言模型教导人工智能使用完整的周围上下文（左右）来填充故意隐藏的单词。这是 BERT 背后的训练技巧，也是模型能够深入理解句子含义而不仅仅是预测接下来会发生什么的原因。
Masked Language Modeling 是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。
深入探讨
在掩码语言模型 (MLM) 中，您取一个句子，用特殊的 [MASK] 符号随机隐藏其约 15% 的标记，并训练模型猜测原文。由于该模型可以看到每个空白两侧的单词，因此它可以建立对上下文的双向理解。 Google 在 2018 年推出的 BERT 使这一点得以普及。一个巧妙的细节：在被屏蔽的位置中，大约 80% 变成了 [MASK]，10% 被交换为随机单词，10% 保持不变。这可以防止模型在预测时只期望 [MASK] 令牌并增强鲁棒性。经过预训练后，模型将针对分类、问答和命名实体识别等任务进行微调。
技术洞察
MLM 使用具有双向自注意力的 Transformer 编码器，因此每个令牌都会同时关注所有其他令牌。仅使用相对于真实令牌 ID 的交叉熵在屏蔽位置上计算损失。因为注意力是非因果的（没有未来的屏蔽），所以每个单词的表示将左右上下文融合成一个密集向量。这种双向性正是下一代代币模型为了生成能力而放弃的东西。
掌握掩码语言建模
蒙面语言模型教导人工智能使用完整的周围上下文（左右）来填充故意隐藏的单词。这是 BERT 背后的训练技巧，也是模型能够深入理解句子含义而不仅仅是预测接下来会发生什么的原因。 Masked Language Modeling 是语言 AI 堆栈的一部分，用于大规模读取、生成、分类和转换文本和语音。为了建立深入的理解，请将屏蔽语言建模视为一种操作模型，而不是一个单一的功能：定义期望的结果，澄清假设，并将系统可以可靠地执行的操作与仍需要专家判断的操作分开。
在实践中，使用掩码语言建模的强大团队将提示、检索和审查循环设计为一个集成的通信系统。他们记录明确的成功标准，根据实际数据和工作流程进行测试，并根据观察到的失败模式而不是一次性基准测试胜利进行迭代。这就是理论理解转变为跨产品、政策和运营的持久能力的地方。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。与此同时，幻觉事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。最具弹性的方法是将实验速度与治理规则结合起来：运行试点、捕获证据、发布决策日志，并随着模型行为、用户期望和监管要求的发展不断更新保障措施。
战略影响
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
它扩展了跨语言和沟通方式的访问。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。
团队可以花更多时间进行判断，而自动化则可以处理重复。在高质量部署中，这会转化为可衡量的操作规则、所有权边界和定期审查仪式，以便团队可以增强信心，而不是扩大模糊性。
现实世界的实施
支持 Google 搜索对对话查询的基于 BERT 的理解，以返回更多相关页面。
为语义搜索和文档检索系统生成句子嵌入。
微调 BERT，以进行产品评论或支持请求的情感分析。
命名实体识别，从法律或医学文本中提取人员、组织和日期。
实施模式
实践中的掩码语言建模
支持 Google 搜索对对话查询的基于 BERT 的理解，以返回更多相关页面。
支持 Google 搜索对会话查询的基于 BERT 的理解，以返回更多相关页面 当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的掩码语言建模
为语义搜索和文档检索系统生成句子嵌入。
为语义搜索和文档检索系统生成句子嵌入当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并随着时间的推移跟踪生产力增益和错误成本时，通常会得到更好的结果。
实践中的掩码语言建模
微调 BERT，以进行产品评论或支持请求的情感分析。
微调 BERT 以进行产品评论或支持票证的情绪分析 团队在预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
实践中的掩码语言建模
命名实体识别，从法律或医学文本中提取人员、组织和日期。
命名实体识别，从法律或医学文本中提取人员、组织和日期。当团队预先定义质量阈值、为边缘情况保留人工升级路径并跟踪一段时间内的生产力提升和错误成本时，通常会获得更好的结果。
风险与防护栏
幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
如果访问控制薄弱，敏感文本数据可能会暴露。
实施路线图
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。
当准确性很重要时，请使用可信来源进行地面响应。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
为高风险输出保留人工审查检查点。
为高风险输出保留人工审查检查点。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。
跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。将每个步骤视为证据门：如果不满足标准，则暂停推出，缩小差距，然后再扩大使用。