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 是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。
深入探討
在掩碼語言模型 (MLM) 中，您取一個句子，用特殊的 [MASK] 符號隨機隱藏其約 15% 的標記，並訓練模型猜測原文。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。一個巧妙的細節：在被屏蔽的位置中，大約 80% 變成了 [MASK]，10% 被交換為隨機單詞，10% 保持不變。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。
技術洞察
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。僅使用相對於真實令牌 ID 的交叉熵在屏蔽位置上計算損失。因為注意力是非因果的（沒有未來的屏蔽），所以每個單字的表示將左右上下文融合成一個密集向量。這種雙向性正是下一代代幣模式為了生成能力而放棄的東西。
掌握掩碼語言建模
蒙面語言模型教導人工智慧使用完整的周圍上下文（左右）來填充故意隱藏的單字。這是 BERT 背後的訓練技巧，也是模型能夠深入理解句子含義而不僅僅是預測接下來會發生什麼的原因。 Masked Language Modeling 是語言 AI 堆疊的一部分，用於大規模讀取、生成、分類和轉換文字和語音。為了建立深入的理解，請將屏蔽語言建模視為一種操作模型，而不是一個單一的功能：定義期望的結果，澄清假設，並將系統可以可靠地執行的操作與仍需要專家判斷的操作分開。
在實踐中，使用掩碼語言建模的強大團隊將提示、檢索和審查循環設計為一個整合的通訊系統。他們記錄明確的成功標準，根據實際數據和工作流程進行測試，並根據觀察到的失敗模式而不是一次性基準測試勝利進行迭代。這就是理論理解轉變為跨產品、政策和營運的持久能力的地方。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。同時，幻覺事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。最具彈性的方法是將實驗速度與治理規則結合：運行試點、捕獲證據、發布決策日誌，並隨著模型行為、使用者期望和監管要求的發展不斷更新保障措施。
戰略影響
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。在高品質部署中，這會轉化為可衡量的操作規則、所有權邊界和定期審查儀式，以便團隊可以增強信心，而不是擴大模糊性。
現實世界的實施
支援 Google 搜尋對話查詢的基於 BERT 的理解，以傳回更多相關頁面。
為語意搜尋和文件檢索系統產生句子嵌入。
微調 BERT，以進行產品評論或支援請求的情感分析。
命名實體識別，從法律或醫學文本中提取人員、組織和日期。
實施模式
實踐中的掩碼語言建模
支援 Google 搜尋對話查詢的基於 BERT 的理解，以傳回更多相關頁面。
支援 Google 搜尋對會話查詢的基於 BERT 的理解，以返回更多相關頁面 當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移跟踪生產力增益和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的掩碼語言建模
為語意搜尋和文件檢索系統產生句子嵌入。
為語義搜尋和文件檢索系統產生句子嵌入當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並隨著時間的推移追蹤生產力增益和錯誤成本時，通常會得到更好的結果。
實踐中的掩碼語言建模
微調 BERT，以進行產品評論或支援請求的情感分析。
微調 BERT 以進行產品評論或支持票證的情緒分析 團隊在預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
實踐中的掩碼語言建模
命名實體識別，從法律或醫學文本中提取人員、組織和日期。
命名實體識別，從法律或醫學文本中提取人員、組織和日期。當團隊預先定義品質閾值、為邊緣情況保留人工升級路徑並追蹤一段時間內的生產力提升和錯誤成本時，通常會獲得更好的結果。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。將每個步驟視為證據門：如果不符合標準，則暫停推出，縮小差距，然後再擴大使用。