T5模型如何进行MLM

Question

google的T5论文中提到了text to text 的训练方法，即使用promt来包装输入输出进行训练。
比如我进行翻译任务，我的输入便是一段描述任务的开场白然后接上翻译原文，模型的输出则是翻译结果。
论文里也提到了使用bert的训练方法(如MLM)效率更高。
现在问题来了，我在进行text to text训练时似乎无法用MLM来训练。论文里也没怎么说明这两种训练方法相矛盾时如何处理。

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

针对您的问题，我的回答如下： 首先，Text-to-Text训练方法是通过用一种通用的输入输出格式来训练模型，使它能够在各种NLP任务上进行推理和生成，其中输入和输出都是文本。这种训练方法的优势在于，我们只需要训练一个通用模型，就可以用来完成多种NLP任务，无需每个任务都单独训练一个模型，从而大大节约时间和资源。 其次，论文中提到的BERT的训练方法主要是Masked Language Modeling（MLM），通过随机mask输入中的一些token，让模型预测被mask的token的真实值，这样可以使模型更加关注输入序列中的整体语境信息。而Text-to-Text训练方法中，输入和输出都是文本，而不是仅仅是输入的一部分token，所以不能直接使用MLM训练方法。 最后，针对这个问题，您可以考虑使用其他的NLP任务作为Text-to-Text的训练任务，例如生成问题回答、机器翻译、摘要生成等，这些任务能够很好地适应Text-to-Text的训练方法，并且可以使用BERT的MLM训练方法来进一步优化模型。具体来说，您可以参考以下代码实现：

from transformers import BertForMaskedLM, BertTokenizer, BertConfig
config = BertConfig.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForMaskedLM(config)
# 读取训练数据，假设每个样本都是一个输入文本和一个输出文本
train_data = [(input_text, output_text) for input_text, output_text in read_train_data()]
# 对于每个样本，使用tokenizer对输入和输出进行tokenize，并在输入中随机mask一些token
for input_text, output_text in train_data:
    input_tokens = tokenizer.tokenize(input_text)
    output_tokens = tokenizer.tokenize(output_text)
    # 随机mask 15%的token，其中80%变为[MASK]，10%保持原始token，10%随机替换成其他token
    input_masked_tokens, masked_idxs = mask_tokens(input_tokens, tokenizer)
    # 把两部分token拼接成模型的输入
    input_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(input_masked_tokens)
    output_ids = tokenizer.build_inputs_with_special_tokens(output_tokens)
    # 训练模型，这里我们以机器翻译为例，使用交叉熵损失
    model_input_ids = torch.tensor([input_ids, output_ids]).to(device)
    model_output = model(model_input_ids, masked_lm_labels=input_ids)
    loss = model_output.loss
    loss.backward()
    optimizer.step()

注意，在这里我们把输入和输出拼接成一个输入，并计算其MLM损失，这样可以使模型更加关注输入和输出的整体语境信息，并且可以同时训练多个任务（例如机器翻译、摘要生成等）。 希望我的回答对您有所帮助。