[CLS] 输出向量 和 [MASK] 向量

本文主要是介绍[CLS] 输出向量 和 [MASK] 向量，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

[CLS] 输出向量 和 [MASK] 向量 是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型中两个具有特定功能的特殊标记所对应的输出表示，它们在BERT的架构和不同任务中扮演着不同的角色。以下是它们的区别：

[CLS] 输出向量:

1. 位置与作用：

   • [CLS] （Classification Token）位于每个输入序列的起始位置，作为整个序列的“句柄”或“摘要”。
   • 它的设计目的是为后续的下游任务提供一个固定的、全局的句子级表示。这些任务可能包括文本分类、情感分析、问答系统中的问题与篇章匹配等，需要对整个输入序列做出判断或决策的情况。

2. 输出特征：

   • [CLS] 输出向量是经过BERT模型编码后的最终状态，它综合了整个序列的信息，包括上下文关系、潜在语义等。
   • 在预训练阶段，尽管[CLS] 不直接参与掩码（mask）机制，但它通过双向注意力机制接收并整合了其他所有标记（包括被mask的词）的影响。
   • 在下游任务中，通常会直接取[CLS]向量作为整个句子的高级抽象表示，并将其接入一个额外的全连接层或多层感知机（MLP）等简单分类器，用于二分类、多分类或回归等任务。

3. 任务适应性：

   • [CLS] 向量特别适用于那些需要对整个输入序列进行整体判断的任务，如文本分类、情感分析、问答系统的篇章匹配等。

[MASK] 向量:

1. 位置与作用：

   • [MASK] 标记是在预训练阶段引入的一种随机掩码策略的一部分，用于遮盖输入序列中的某些单词。
   • 目的是让模型学会根据上下文信息来预测被遮盖（masked）词汇的内容，这是BERT的masked language modeling (MLM) 任务的核心。
   • [MASK] 向量本身并不直接用于下游任务，而是作为模型在预训练期间学习捕捉上下文依赖性和词汇含义的重要工具。

2. 输出特征：

   • 每个被[MASK]替换的词位置，在经过BERT模型编码后，都会得到一个对应的输出向量。
   • 这些向量反映了模型对被遮盖词汇的预测，它们应当尽可能接近被遮盖词汇的真实嵌入向量。
   • 在预训练过程中，模型会基于这些向量计算与真实词汇嵌入的交叉熵损失，以优化模型参数。

3. 任务适应性：

   • [MASK] 向量及其相关的掩码机制主要用于BERT的预训练阶段，以学习语言模型。
   • 在下游任务中，虽然不再直接使用[MASK]向量，但经过预训练得到的参数（即对上下文理解的能力）被应用于所有位置的token编码，这些编码对于诸如命名实体识别（NER）、句法分析、问答系统中的答案抽取等任务至关重要。

总结来说，[CLS] 输出向量 是针对整个输入序列的全局表示，用于下游任务中对序列的整体属性进行分类或判断，而 [MASK] 向量 则是在预训练阶段代表被遮盖词汇的预测表示，用于学习语言模型并通过预测任务提升模型对上下文的理解能力。两者在BERT模型中承担不同的功能，并服务于不同类型的NLP任务。

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