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ExLM: Rethinking the Impact of $ exttt{[MASK]}$ Tokens in Masked Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了遮蔽语言模型中$ exttt{[MASK]}$标记导致的语义破坏问题，提出了ExLM方法，通过扩展上下文中的$ exttt{[MASK]}$标记来增强模型的上下文容量。实验结果表明，ExLM在文本建模和SMILES建模任务中显著提升了性能，并减少了多模态问题。
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关键要点
- 本研究探讨了遮蔽语言模型中$ exttt{[MASK]}$标记导致的语义破坏问题。
- 提出了一种新的增强上下文的MLM方法ExLM，通过扩展上下文中的$ exttt{[MASK]}$标记来增强模型的上下文容量。
- ExLM能够捕捉更丰富的语义信息，从而提升模型性能。
- 实验结果显示，ExLM在文本建模和SMILES建模任务中显著提升了性能。
- ExLM有效减少了遮蔽语言模型中常见的多模态问题。
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