GPT-2解读（论文 + TensorFlow实现）

GPT-2是对GPT的一个升级，并且更着重于将思路放在为何pretrain是有用的上面，认为LM本身是一个Multi-task Learner，并且大力用ZSL实验来佐证这个思路。

一. 前言

GPT-2相比于GPT，笔者感觉主要有三点改进：1）大数据；2）大模型；3）很好的一个insight观点。还不熟悉GPT的读者可以戳这里。

前两点就不用说了，最后一点其实在GPT-2的论文题目中就已经体现出来了，也是贯彻全文的一个重要观点：《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》，不像是之前的讲Pretrain+Finetune的论文，都只是套用了这个思路，然后实验说：哦这样很好，而没有一个理论层面的升华。

这篇GPT-2，笔者看下来，感觉对NLP领域中pretrain+finetune这一套流程为啥有用，又有了些不一样的认识。

笔者自己对于这个观点的理解就是：一般之前对于pretrain为何有用的解释都是猜测说，找到了一个很好的初始化点。这里是认为LM在学习的过程中，自然能学到那些有监督任务所需要的信息，即LM本身就是一个无监督的多任务学习者，也就能证明为何pretrain对后面的任务是有用的，即为何能找到一个很好的初始化点。更具体一些，论文中提到有监督的任务其实都只是语言模型序列中的一个子集，这里笔者脑补了一些例子，比如对于“The translation of apple in Chinese is 苹果”这个序列进行LM建模，自然能学到翻译的知识；对于“姚明的身高是2.26米”这个序列进行建模，自然能学到问答相关的知识，诸如此类。。

二. GPT-2原理

理解了上面的思路之后，就可以来看GPT-2的原理了，虽然原理上没有太多的创新。这里主要讲相比于GPT的改进点。

1. 数据集

作者从网上爬了一大堆语料，用来进行LM的pretrain，他们最后的数据集叫WebText，有800万左右的文档，40G的文本，并且还移除了Wikipedia的数据，因为后面要ZSL的任务里面有很多都是基于Wikipedia的语料的，这里其实就是保证了ZSL任务的前提。

PS：ZSL就是Zero-shot Learning。

2. 输入表征

对于输入的text不做任何的预处理（比如大小写转换啊，切分啊这种的），直接弄成bpe扔进去。

3. 模型

基本还是与GPT一致，但将LayerNorm移到了每层的输入，并且在最后一层attention后面加上了LayerNorm。同时在residual层初始化的时候，将其乘了$1/\sqrt{N}$，这里的N是residual的层数（这里没看懂？有大神看懂可以解答一下，residual不就是一个相加？哪里有参数？）。词表扩大到了50257。上下文长度从512扩展到1024；batchsize扩大到512。

三. 实验

作者用了几种不同size的模型，见下图：

作者指出的是，最小的模型就是GPT，第二小的与大BERT是一个量级，最大的模型称为GPT-2。**所有的model，在LM训练的时候，都处于欠拟合的状态。**说明他们爬的这个大数据还是很好的！

作者直接将这个pretrain的模型，不用finetune的跑了各个下游的NLP任务，即ZSL设定，结果如下：

这里的WikiText2、PTB、enwiki8、text8、WikiText103、1BW是几个测试语言模型的数据集；LAMBADA是测试建模长句子能力的数据集，用于预测一句话的最后一个词；CBT是用于检验在不同类型的词上LM的表现，主要是Cloze任务。

作者还测试了一些其他的任务，比如推理的任务Winograd Schema Challange，结果如下：

还有阅读理解CoQA、摘要、翻译、QA等任务，比如摘要的结果：

最后，作者还给出了一个说明训练难度的表格，用于说明这些任务的训练集与测试集的文本重合度比较高，所以SoTA的效果要打一些折扣，而GPT-2这里用到的训练数据则与测试集重合度较低，所以就更能说明GPT-2的提升效果啦！

四. TensorFlow实现

看源码的意思，好像与GPT一样，也是没有放出pretrain的训练代码，而且在例子上也只是给出了文本续写的部分。但依然不影响笔者想一探究竟，那么这里就从pretrain的模型结构和文本续写的generate来讲吧。其实，按照GPT-2本身论文的侧重点，是想证明pretrain的LM就可以用ZSL完成其他的任务，因此，这里给出的这两部分源码其实对于实际应用来说也足够了！

1. 模型结构

在模型结构上，主体还是与GPT很像，都是transformer的decoder形式，只不过在规模上扩大了，其具体代码如下：

def model(hparams, X, past=None, scope='model', reuse=False):
    with tf.variable_scope(scope, reuse=reuse):
        results = {}
        batch, sequence = shape_list(X)

        # Embedding
        wpe = tf.get_variable('wpe', [hparams.n_ctx, hparams.n_embd],
                             initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.01))
        wte = tf.get_variable('wte', [hparams.n_vocab, hparams.n_embd],
                             initializer=tf.random_normal_initializer(stddev=0.02))
        past_length = 0 if past is None else tf.shape(past)[-2]
        h = tf.gather(wte, X) + tf.gather(wpe, positions_for(X, past_length))

        # Transformer
        presents = []
        pasts = tf.unstack(past, axis=1) if past is not None else [None] * hparams.n_layer
        assert len(pasts) == hparams.n_layer
        for layer, past in enumerate(pasts):
            h, present = block(h, 'h%d' % layer, past=past, hparams=hparams)
            presents.append(present)
        results['present'] = tf.stack(presents, axis=1)
        h = norm(h, 'ln_f')

        # Language model loss.  Do tokens 
        h_flat = tf.reshape(h, [batch*sequence, hparams.n_embd])
        logits = tf.matmul(h_flat, wte, transpose_b=True)
        logits = tf.reshape(logits, [batch, sequence, hparams.n_vocab])
        results['logits'] = logits
        return results

代码整体还是很清晰的，一共分为三步：

1. embedding层：这里的wpe和wte分别代表的是position embedding和token embeeding。
2. Transformer层：这里的核心仍然是block这个函数，后面会细说。注意这里仍是没有传入长度的mask部分，这与之前GPT中的处理方式一样，还是很粗糙。
3. 输出层：在得到了每个timestep的表示之后，就是熟悉的softmax层，这里仍然用了tie的策略，在映射到词表的时候，仍然使用的是之前token embedding的参数。

至于block部分，就是transformer的decoder部分，其实现方式如下：

def block(x, scope, *, past, hparams):
    with tf.variable_scope(scope):
        nx = x.shape[-1].value
        a, present = attn(norm(x, 'ln_1'), 'attn', nx, past=past, hparams=hparams)
        x = x + a
        m = mlp(norm(x, 'ln_2'), 'mlp', nx*4, hparams=hparams)
        x = x + m
        return x, present

与GPT的主要不同就在于norm的地方不一样，GPT是在residual之后进行norm。

这里的两个细节实现attn和mlp如下：

def attn(x, scope, n_state, *, past, hparams):
    assert x.shape.ndims == 3  # Should be [batch, sequence, features]
    assert n_state % hparams.n_head == 0
    if past is not None:
        assert past.shape.ndims == 5  # Should be [batch, 2, heads, sequence, features], where 2 is [k, v]

    def split_heads(x):
        # From [batch, sequence, features] to [batch, heads, sequence, features]
        return tf.transpose(split_states(x, hparams.n_head), [0, 2, 1, 3])

    def merge_heads(x):
        # Reverse of split_heads
        return merge_states(tf.transpose(x, [0, 2, 1, 3]))

    def mask_attn_weights(w):
        # w has shape [batch, heads, dst_sequence, src_sequence], where information flows from src to dst.
        _, _, nd, ns = shape_list(w)
        b = attention_mask(nd, ns, dtype=w.dtype)
        b = tf.reshape(b, [1, 1, nd, ns])
        w = w*b - tf.cast(1e10, w.dtype)*(1-b)
        return w

    def multihead_attn(q, k, v):
        # q, k, v have shape [batch, heads, sequence, features]
        w = tf.matmul(q, k, transpose_b=True)
        w = w * tf.rsqrt(tf.cast(v.shape[-1].value, w.dtype))

        w = mask_attn_weights(w)
        w = softmax(w)g
        a = tf.matmul(w, v)
        return a

    with tf.variable_scope(scope):
        c = conv1d(x, 'c_attn', n_state*3)
        qg, k, v = map(split_heads, tf.split(c, 3, axis=2))
        present = tf.stack([k, v], axis=1)
        if past is not None:
            pk, pv = tf.unstack(past, axis=1)
            k = tf.concat([pk, k], axis=-2)
            v = tf.concat([pv, v], axis=-2)
        a = multihead_attn(q, k, v)
        a = merge_heads(a)
        a = conv1d(a, 'c_proj', n_state)
        return a, present


def mlp(x, scope, n_state, *, hparams):
    with tf.variable_scope(scope):
        nx = x.shape[-1].value
        h = gelu(conv1d(x, 'c_fc', n_state))
        h2 = conv1d(h, 'c_proj', nx)
        return h2

这里在feed forward里面仍然使用的是gelu激活函数。

2. 文本续写

这里其实主要是用的LM的自动生成下一个功能，主体的part就在于下面这个函数：

def body(past, prev, output):
    next_outputs = step(hparams, prev[:, tf.newaxis], past=past)
    logits = next_outputs['logits'][:, -1, :]  / tf.to_float(temperature)
    logits = top_k_logits(logits, k=top_k)
    samples = tf.multinomial(logits, num_samples=1, output_dtype=tf.int32)
    return [
        tf.concat([past, next_outputs['presents']], axis=-2),
        tf.squeeze(samples, axis=[1]),
        tf.concat([output, samples], axis=1),
    ]
    
def step(hparams, tokens, past=None):
    lm_output = model.model(hparams=hparams, X=tokens, past=past, reuse=tf.AUTO_REUSE)

    logits = lm_output['logits'][:, :, :hparams.n_vocab]
    presents = lm_output['present']
    presents.set_shape(model.past_shape(hparams=hparams, batch_size=batch_size))
    return {
        'logits': logits,
        'presents': presents,
    }

可见其流程是：1. 根据当前的上下文生成下一个输出（step函数）；2. 选择出Top-k的输出；3. 根据当前的概率分布采样一个作为下一个续写的输出。

五. 总结

优势

1. 收集了一个大语料库WebText，即使像GPT-2这样的大模型，也依然处于欠拟合的状态
2. 最大的GPT-2模型，有1.5B的参数量，用ZSL在很多任务上进行测试，发现有7/8的任务上都达到了SoTA。
3. 给出了预训练好的参数，虽然只有TensorFlow的，但转成别的应该也不难

不足

1. 没有放出pretrain的训练代码，并且finetune的部分也只列举了续写的部分
2. 只给出了一个小的117M的预训练参数，可能是怕用于不正当用途吧，也可以理解

传送门

论文：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf
源码：https://github.com/openai/gpt-2 （TensorFlow）
https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT （PyTorch，虽然名字是BERT，里面也有GPT-2的实现）
官方blog：https://openai.com/blog/better-language-models/