什么是MLM 和 NSP训练？

你提到的“MLM”和“NSP”训练通常与自然语言处理（NLP）中的预训练模型（如BERT）相关。以下是简要解释：

1. MLM（Masked Language Model，掩码语言模型）：

   • MLM 是 BERT 等模型的核心预训练任务之一。训练时，随机掩盖输入句子中的部分词（通常是15%，其中80%替换为[MASK]标记，10%替换为随机词，10%保持原词），模型需要根据上下文预测被掩盖的词。
   • 目标：让模型学习词与上下文之间的关系，提升对语言结构的理解。
   • 例子：输入“今天是[MASK]天”，模型预测[MASK]为“晴”或“雨”等。

2. NSP（Next Sentence Prediction，下一句预测）：

   • NSP 是 BERT 的另一个预训练任务，用于学习句子间的关系。训练时，模型接收两个句子（A 和 B），50%的概率B是A的下一句，50%的概率B是随机句子。模型需要判断B是否为A的下一句。
   • 目标：增强模型对句子连贯性和逻辑关系的理解，适用于问答、对话等任务。
   • 例子：A：“我喜欢读书。” B：“书可以开阔视野。”（正确下一句）或 B：“今天天气很好。”（随机句子）。

总结：

• MLM 关注词级别的上下文理解，NSP 关注句子级别的关系。
• 这两个任务通常结合使用，共同帮助模型（如BERT）在预训练阶段学习丰富的语言表示，用于下游任务（如分类、翻译等）。