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为什么BERT模型必须保持10%的掩码标记不变？

BERT模型必须保持10%的掩码标记不变是为了训练模型具有对上下文的理解能力和填充缺失信息的能力。

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，它通过在大规模文本数据上进行无监督训练来学习单词的上下文表示。在训练BERT模型时，输入文本会被随机掩码（mask）一部分单词，然后模型需要预测这些被掩码的单词。为了保证模型能够有效地学习上下文信息和填充缺失信息的能力，必须保持一定比例的掩码标记不变。

具体来说，保持10%的掩码标记不变有以下几个原因：

避免模型过度依赖掩码标记：如果所有的掩码标记都被随机替换，模型可能会过度依赖这些标记来进行预测，而忽略了其他上下文信息。保持一定比例的掩码标记不变可以减少这种依赖性，使模型更好地学习上下文信息。
提供填充缺失信息的能力：保持一定比例的掩码标记不变可以让模型学会填充缺失信息的能力。在实际应用中，我们经常会遇到需要填充缺失信息的场景，例如问答系统中的问题回答、文本生成等。通过训练时保持一定比例的掩码标记不变，可以使模型具备更好的填充缺失信息的能力。
提高模型的泛化能力：保持一定比例的掩码标记不变可以增加模型的泛化能力。在实际应用中，我们往往会遇到一些未知的单词或短语，模型需要具备对这些未知信息的处理能力。通过训练时保持一定比例的掩码标记不变，可以使模型更好地处理未知信息，提高其泛化能力。

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