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【译】深度双向Transformer预训练【BERT第一作者分享】

由 徘徊边缘 提交于 2020-11-10 01:51:49

翻译自Jacob Devlin分享的slides

[TOC]

NLP中的预训练

  • 词嵌入是利用深度学习解决自然语言处理问题的基础。<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113114332-1584404544.png" /></div>

  • 词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词共现统计预训练得到的。例如下面两个句子中，由于king和queen附近的上下文时常相同或相似，那么在向量空间中，这两个词的距离较为接近。<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113201532-413625814.png" /></div>

语境表示

  • 问题：通常的词嵌入算法无法表现一个词在不同语境（上下文）中不同的语义。例如bank一词在下列两个句子中有着不同的语义，但是却只能使用相同的向量来表示。<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113219403-1214836488.png" /></div>

  • 解决方案：在大语料上训练语境表示，从而得到不同上下文情况下的不同向量表示。

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113239407-413979953.png" /></div>

语境表示相关研究

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113252383-251484576.png" /></div>

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113306916-495056182.png" /></div>

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113318799-1917131564.png" /></div>

  • 译者注：比较著名的还有2018年初fast.ai提出的**ULMFiT**

存在的问题

  • 问题：语言模型的训练，要么仅适用上文，要么仅适用下文；而人类理解语言则是同时考虑上下文的。
  • 为什么说语言模型是单向的
    • 理由1：为了生成适合模型计算的概率分布
    • 理由2：如果使用双向的编码器，因为这会产生一些循环，在这些循环中，单词会间接地“窥见”自己<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113405408-1829646509.png" /></div>

BERT的解决方案

任务一：Masked LM

把输入序列中的k%（一般为15%）的词掩盖住，然后通过上下文预测这些被掩盖住的词。

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113417580-407010514.png" /></div>

  • k%的设置
    • k太小：计算代价过大
    • k太大：剩下的上下文不足以准确预测
  • 遇到的问题：在预训练过程中所使用的这个特殊符号，在后续的任务中是不会出现的。
  • 由于15%的词被遮住，那么就有15%的词要被语言模型预测，但是BERT并不是一词就将所有这些词都用*[MASK]*替换掉，而是

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113426910-1210136265.png" /></div>

任务二：预测下一句

学习句子间的关系，预测句子B是否句子A的下一句话（译者注：二元分类任务）。

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113438236-193024744.png" /></div>

BERT

输入表示

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113451776-319681079.png" /></div>

  • 使用30,000 WordPiece 词表(BERT 用 WordPiece工具来进行分词，并插入特殊的分离符（[CLS]，用来分隔样本）和分隔符（[SEP]，用来分隔样本内的不同句子））
  • 每一个token由三种向量加和而成
  • 单一序列更高效

模型结构——Transformer编码器

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113502155-341362210.png" /></div>

  • 多头注意力机制
    • 上下文建模
  • 前向层
    • 计算非线性层次特征
  • 正则化与残差
    • 让深层网络更有效
  • 位置向量
    • 让模型学习相对位置的特征

Transformer vs. LSTM

  • 自注意力机制不管词间距离长短而直接计算其依赖关系
  • 每一层进行乘法运算在TPU上更高效
    • 有效的batch_size是词数而不是序列数

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113513331-1233135571.png" /></div>

模型细节

  • <u>语料</u>: Wikipedia (2.5B words) + BookCorpus (800M words)
  • <u>Batch Size</u>: 131,072 个词 (1024 个序列* 每个序列128个词或者256个序列 *每个序列512个词)
  • <u>训练时间</u>: 1M steps (~40 epochs)
  • <u>Optimizer</u>: AdamW, 1e-4 learning rate, linear decay
  • BERT-Base: 12-layer, 768-hidden, 12-head
  • BERT-Large: 24-layer, 1024-hidden, 16-head
  • 在4x4 或 8x8 的TPU slice上训练了4天

在不同任务上进行微调

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113524509-1646199930.png" /></div>

GLUE

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SQuAD 1.1

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113543185-1685917718.png" /></div>

*注：榜单已经被很多基于BERT的模型刷新了

SQuAD 2.0

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113555300-1493566767.png" /></div>

SWAG

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113605252-100279567.png" /></div>

分析

预训练的影响

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113616135-1889704610.png" /></div>

  • 相较于从前到后（从左到右）语言模型，在一些任务中，Masked LM更重要，还有一些任务中，预测下一句这一策略很重要。
  • 从前到后的模型在词级别的任务（如SQuAD）上表现平平，加上BiLSTM后效果也一般。

方向与训练时间的影响

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113624858-923210839.png" /></div>

  • 由于仅仅预测15%的词，因此Masked LM收敛速度仅仅慢了一点点
  • Masked LM的绝对结果显然更好

模型规模的影响

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113633656-657893972.png" /></div>

  • 大模型更有效
  • 即使在仅有3,600个标注样本的数据集上，把参数从110M调整到340M也带来了性能提升
  • 性能提升并不是渐进的

遮罩策略的影响

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113642562-291327500.png" /></div>

  • 一次遮住100%的词让基于特征的方法在性能上有所下降
  • 而100%使用随机替换的方式让基于特征的方法在性能上下降幅度较小

多语言BERT（机器翻译）

  • 在104种语言的维基百科数据上训练不同的语言模型，共享110k的WordPiece 词表
  • XNLI是由MultiNLI翻译为多种语言得到的
  • 在人工翻译测试集上进行性能评估
  • 机器翻译-训练：将英文翻译为其他语言，然后进行微调
  • 机器翻译-测试：将其他语言翻译为英文，使用英文模型
  • 零样本：在英文模型上使用其他语言进行测试

生成训练数据（机器阅读理解）

  1. 使用seq2seq模型从context+answer中生成正例问题

  2. 启发式地将正例问题转换为负例（如“no answer”/impossible ）

<div align=center><img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1135245/201902/1135245-20190213113655078-70014719.png" /></div>

  1. 在维基百科数据上预训练seq2seq模型

    • 用BERT作为编码器，训练解码器解码下一个句子

  2. 在SQuAD 进行微调——Context+Answer →Question

    • Ceratosaurus was a theropod dinosaur in the Late Jurassic, around <u>150 million years ago</u>. -> When did the Ceratosaurus live ?

  3. 训练模型，预测答案，不使用问题描述

    • Ceratosaurus was a theropod dinosaur in the Late Jurassic, around 150 million years ago. -> {150 million years ago, 150 million, theropod dinsoaur, Late Jurassic, in the Late Jurassic}

  4. 使用第三步的模型从大量维基百科数据中生成答案

  5. 使用第四步的输出作为seq2seq模型的输入，生成问题描述

    • Roxy Ann Peak is a 3,576-foot-tall mountain in the Western Cascade Range in the U.S. state of <u>Oregon</u>. → What state is Roxy Ann Peak in?

  6. 利用基线SQuAD2.0 系统过滤不好的问题

    • ○ Roxy Ann Peak is a 3,576-foot-tall mountain in the Western Cascade Range in the U.S. state of <u>Oregon</u>. → What state is Roxy Ann Peak in? ( 好问题) ○ Roxy Ann Peak is a 3,576-foot-tall mountain in the Western Cascade Range in the U.S. state of Oregon. → Where is Oregon? (坏问题)

  7. 启发式地生成强负例

    • 从同一文档的其他段落中获得正例问题
      • What state is Roxy Ann Peak in? → When was Roxy Ann Peak first summited?
    • 将一些词替换为段落内相同 POS标识类型的词
      • What state is Roxy Ann Peak in? → What state is Oregon in?
      • What state is Roxy Ann Peak in? → What mountain is Roxy Ann Peak in?

  8. 可选步骤： Two-pass训练，

常见问题

  1. 深度双向性是必要的吗？在更大的模型上像ELMo这种类型的浅层双向性怎么样？
    • 深度双向性的优点：训练耗时稍短
    • ELMo这种类型的浅层双向模型的缺点：
      • 需要在上面增加非预训练的双向模型
      • 从后到前的SQuAD模型看不到问题描述
      • 需要训练两个模型
      • 错位：从前到后(LTR)预测下一个词，从后到前（RTL）预测前一个词
      • 增加预训练任务并不是没有用
  2. 为什么之前没有人想到这一点？或者说，为什么在ELMo之前语境预训练没有流行起来？
    • 比起有监督训练，计算开销更大
    • 在2013年，从零训练2层的512维的LSTM情感分析模型，需要花费约8小时进行训练，正确率达到80%；而预训练的语言模型在同样的结构上需要消耗一周的时间，而正确率也就能达到80.5%。（谁会为了这么一点点提升却消耗这么大的计算代价？）
  3. 靠这一个模型能解决NLP中的所有问题吗？
    • 就目前而言，在大部分任务上是可以由这一模型解决的

结论

  • 使用预训练，更大的模型意味着更好的性能，目前没有证明其界限
  • 研究者或企业在BERT上建立模型，会带来更好的模型性能
标签
神经网络
Cascade
seq2seq
自然语言处理
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