Pretraning in NLP（预训练ELMo，GPT，BERT，XLNet）

图像中的Pretraning往往是在大规模图像集上进行训练后，再在特定的任务上进行fine-turning。而nlp领域的fine-turning就是word embedding了。而词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词的共现统计预训练得到的。例如king和queen上下文时常相同或相似，所以词向量相似，在向量空间中词距离很近。

但是word2vec在训练完毕后，某个单词的表示向量就已经确定了，这样的向量对于一词多义其实是没有帮助的，换一个语境单词所表达的意思就完全不一样的，即Word2vec的处理其实是与上下文无关的（虽然可能用了多个不同语境的句子进行计算，但是最后总会得到一个向量，无法得到区分）。虽然可以在此基础之上做一些聚类，但是也只是治标不治本。那如何做到静态变动态呢？

ELMo（embedding from language models）
paper：https://arxiv.org/pdf/1802.05365.pdf
官网：https://allennlp.org/elmo
code：https://github.com/allenai/allennlp

ELMO的fine-turning：在使用中动态调整。
即，对于已经用语言模型训练好了的Word Embedding，虽然无法处理多义词，但在句子中使用这个词向量的时候，会结合当前句子的上下文去调整这个单词的Embedding，就ok了。（有点不同的是，NLP的pre往往是无监督的）

• 实现细节如上图。想要结合上下文信息，很自然的想法就是利用LSTM，是句子的开头要逐词的预测下一位。（这个bilstm就可以理解为 nlp的fine-turning…有时候也把原输入embedding也拼接，即三个向量的cat）另外由于ELMo的输入是字母为单位，而不是单词，所以对于 hhhhhh 这种没有记录的单词也有很好的效果，至少能给出相近词性的解释。
• ELMo是基于BiLSTM来抽取文本特征的，即得到左右绿色和蓝色的两个LSTM特征后，直接拼接（或者用alpha做控制）输入到模型中去做下游任务。
• 最后通过打印出在不同下游预训练任务中哪些特征比较重要，如右下角，在不同的时候某些特征参数会格外的large，这在BERT等其他模型中可以观察到，即预训练模型究竟做了什么，它是怎么根据应用而适时的调整词向量的。
  

GPT（Generative Pre-Training）
paper：https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf
code：https://openai.com/blog/language-unsupervised/

GPT和ELMo一样，也是先语言模型预训练embedding，然后再fine-turning。fine-turning的不同点在于

• LSTM升级为Transformer提取特征
• Bi舍弃，变成单向而不是双向。作者认为如果双向，在编码解码中有些单词可能会间接的作弊，即提前的‘’看到‘’自己。（但是实际证明上下文信息对词语的理解是非常重要了，所以之后的模型还是使用了双向，并使用别的trick解决“作弊”问题）

由于结果固定住了，GPT在使用时需要让 下游任务 往GPT的输出靠拢，不过效果好什么都中。

• 序列标注：中文分词，词性标注，命名实体识别，语义角色标注等。
• 分类任务：文本分类，情感计算
• 句子关系判断：Entailment，QA，语义改写，自然语言推理
• 生成式任务：机器翻译，文本摘要，写诗造句，看图说话
• 细分下来有，自然语言十项全能挑战(decaNLP)，涉及十个任务：问答，机器翻译，摘要，自然语言推理，情感分析，词性标注，关系抽取，目标导向对话，数据库查询生成和代词解析
  

BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformer）
划时代之作。
paper：https://arxiv.org/abs/1810.04805
code：https://github.com/google-research/bert

• LSTM太慢了啦 —> 还是Transformer吧，并行而且还没有梯度的问题
• 人类理解语言会同时考虑上下文的 —> 双向吧，只要不看要预测的部分就可以

从图看BERT的输入是两个句子A和B进行成对训练，输入以【CLS】（classification token）隔开，句子则是【SEP】（special token）隔开。。然后特征由三个部分组成：词嵌入后的token embedding，句子类别的符号segment embedding句子A，句子B，词的位置信息position embedding，这跟Transformer里面是一致的。这三个部分相加之后作为输入。然后Loss=MLM+NSP进行fine-turning：

• Masked Language Model（MLM）。灵感来自完型填空，先扣掉（以【MASK】标记），再尝试恢复。【MASK】总词的15%，在15%中：80%用[MASK]标记替换，10%用其他的词随机替换，10%保持原词不做替换，这一部分的loss只针对【MASK】位置的输出。（即其他位置的词输出正确与否，不在MLM计算）
• Next Sentence Prediction（NSP）。NSP关注两个句子间的关系，所以输出是binarized task即成对训练。对于成对训练的【句子A，句子B】的构建，50%的两个句子对间有上下关系，此时label为IsNext或1，剩下50%的句子无上下关系（随机选择），标记label为NoNext或0。

Training tips：

• 1dupe_factor，从训练文档中重复使用一些数据的比例，训练集数目少的时候可以设置高一些
• 2max_predictions_per_eq，控制一句话里面被mask的最大数目
• 3do_whole_word_mask，如果是true就整个词蒙住，如果false则是会倾向蒙住单词里的字母（个人理解这种操作同样也是填空的一种形式，蒙住后的词同样是不认识的新词，需要靠语境来判断）
• 4length of a sentence is larger than the limit，句子中的最大长度限制

BERT的缺点：

• 【MASK】只会在预训练中使用，后续任务是不会出现的，所以导致训练环境和测试环境不一样（一个有mask，一个没有mask）。实际处理中，在后续任务时需要同样按相同的比率替换句子。即把输入序列中的k%（一般为15%，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）的词掩盖住，然后通过上下文预测这些被掩盖住的词。
• independent assumption。每个词都是独立的，很多短语被强行拆开（如New York）。（这点由于ELMo服从概率完备，用LSTM基于前面的词的隐向量，预测后面的句子，所以可以处理好这个问题，即词和词之间有联系的）
• 缺乏生成能力。是mased地方的重构。

BERT的本质
BERT的本质是Denoising Autoencoder，降噪自编码。

• 预训练是无监督的，寻找词自己之间的关系和表达。之后在下游任务中才会有监督。
• AE：输入–中间特征–输出，约束输入==输出。DAE：输入+噪声–中间特征–输出，在同样的约束下起降噪的作用使结果更加的鲁棒。而BERT：输入+【MASK】–Transformer–输出预测【MASK】。所以实际上，【MASK】的作用就是加了噪音，然后利用Transformer进行降噪。

XLNet（Generalized Autoregressive Pretraining for Language）
集大成者来了。

• 自回归语言模型(Autoregressive LM)。代表是ELMo 和 GPT，根据前文预测后面的单词或者反过来的思路。优点是：词与词之间是有联系的。缺点是：只能利用上文或者下文的信息，不能同时利用上文和下文的信息（ELMO虽然双向都做，但是是伪双向，即正向的时候用不到反向，反向用不到正向）。
• 自编码语言模型(Autoencoder LM)。代表BERT。优点：直接就是上下文都能够考虑到。缺点：1 词和词割裂 2使用了【MASK】使训练和测试的环境不一致。

XLNet：我要融合。我要构建一个

• 考虑上下文双向信息
• 考虑词间依赖关系
• 测试环境一致
  

融合思路显然是改装ELMo更为方便，只需要把ELMo变得可以处理真正的上下文就行。那么如何在只看得到前面词的时候，也能揉入后面的词？

• 乱序全排列语言模型（Permutation Language model），即如果每个词都可以有不同的位置，就可以利用到上下文信息了！如上图$h_1^{(1)},h_1^{(2)}$上标是层数（多层Transformer），下标是位置信息，正常情况下一个四个词的句子词顺序是【1 2 3 4】，那么打乱这个顺序变成【3 2 4 1】，【2 4 3 1】等等，那么在预测比如$x_3$的时候，【1 2 3 4】的3的前面有1 2的信息，【3 2 4 1】的3的没有其他的词即会是开始符，【2 4 3 1】的3的前面有2 4的信息可以利用，以前正常的顺序是无法看到4号的信息，打乱之后就可以用到了。
• 在具体的实现中，不用打乱输入（即还是1234），只是此时的3要用到谁，就连接谁，如上图的第2个图【2 4 3 1】，3的前面有2 4的信息可以用，那么$h_3^{(1)}$连接了$x_2$和$x_4$，还有mem（即在当前词输出前，已经输出的隐向量表示，即在预测3号的时候，实际上2和4已经输出了，mem是它俩的表示）
• 双流自注意力机制（Two-stream Self Attention）。PLM实际上已经完成了融合的任务，但是此处存在一个冲突问题需要解决即：1 预测自己时不能有自己的内容信息（如果知道了$x_3$去预测$x_3$就作弊了，只能用$x_2$和$x_4$的信息预测$x_3$） 2预测别人时，自己由作为了上下文，又需要给出所有信息（内容信息+位置信息）。（预测完$x_3$后，需要输出$x_1$，此时$x_3$需要用到其他词的向量）。冲突就在于：既要没有自己，自己又不能丢？怎么办？
• two-stream，双流，一个流content stream是既有内容又有位置信息，一个流query stream是只有位置信息，没有自己的内容信息。实现如下图，$h_1$和$g_1$分别是两个流的隐层，图a是标准self-Attention组成的content stream，查询$h_1^{(0)}$得到$h_1^{(1)}$，图b是不能跟自己内容有连接的query stream，然后在不同情况下用不同的流进行计算就行。
• 此外关于打乱的顺序由利用Attention masks实现，即如图中的矩阵红色代表有关系。（在content stream第一行与1234有关，第二行与23有关，第三行与3有关，第四行与234有关，即逻辑上的顺序是【3 2 4 1】，query stream中则是没有对角线即不能看到自己，不作弊）通过不同的掩码，就能得到不同逻辑顺序的句子了。
  

Trick：
引入了Transformer-XL做提升，Transformer-XL=Transformer+RNN。

• 原因：Transformer的最大缺点是每个Transformer的所有的Decoder层的矩阵都要保存以便BP，但是预训练模型往往需要很大量的计算，比如直接输入好几本书，计算资源消耗比较大，所以导致Transformer每次无法输入很长的文本进行训练。
• 主要思路：相对位置编码以及分段RNN机制。即第一页句子在第一个Transformer训练，第二页在另一个训练，由于两者之间可能存在关系，再使用分段RNN机制进行连接。实践已经证明这两点对于长文档任务是很有帮助的。
  未来：1Transformer-XL为什么有效？2permutation的采样如何更加有效 3compress成Albert 4合适的融合应用。

和BERT其实是一回事？

• Bert是直接在输入端显示地通过引入Mask标记，在输入侧隐藏掉一部分单词，让这些单词在预测的时候不发挥作用，要求利用上下文中其它单词去预测某个被Mask掉的单词；而XLNet则抛弃掉输入侧的Mask标记，通过Attention Mask机制，在Transformer内部随机Mask掉一部分单词（这个被Mask掉的单词比例跟当前单词在句子中的位置有关系，位置越靠前，被Mask掉的比例越高，位置越靠后，被Mask掉的比例越低），让这些被Mask掉的单词在预测某个单词的时候不发生作用。

（详细请参看张俊林大牛：https://zhuanlan.zhihu.com/p/70257427）

应用BERT提特征
实际训练BERT 需要用 WordPiece工具分词，并插入各种特殊的分离符如（[CLS]，用来分隔样本）和分隔符（[SEP]，用来分隔样本内的不同句子）等等细节，其训练花费很轻松只需要76分钟！（如果我们能有1024块TPU…在16 个 Cloud TPU 上则需要训练 4 天， GPT-2是BERT的3倍，而XLNet在128 个 Cloud TPU v3 下需要训练 2 天半，花费以美金算emmm）

所以还是看怎么使用Pretraning！

版本一：使用自己的词汇库进行训练
https://github.com/codertimo/BERT-pytorch

 1. pip install bert-pytorch
 2. 准备语料库，两个句子在同一行，并用 \t 分割。如
	Welcome to the \t the jungle\n
	I can stay \t here all night\n
 3. 建立vocab
 	bert-vocab -c data/corpus.small -o data/vocab.small
 4. 训练bert
 	bert -c data/corpus.small -v data/vocab.small -o output/bert.model

版本二：利用训练好的模型进行向量抽取
https://github.com/hanxiao/bert-as-service 或者keras的版本：https://github.com/CyberZHG/keras-bert

1. 下载英文词向量：https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/english_L-12_H-768_A-12.zip
2. 或者中文词向量：https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip
3. 开启服务器BERT：bert-serving-start -model_dir /tmp/english_L-12_H-768_A-12/ -num_worker=4 

访问本机
from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient()
bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])

远程访问，加入端口号
from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient(ip='xx.xx.xx.xx')  # ip address of the GPU machine
bc.encode(['First do it', 'then do it right', 'then do it better'])

或者跑example的代码，亲测真好用…给大佬加星。

版本三：直接使用开源工具
文本摘要：https://github.com/dmmiller612/bert-extractive-summarizer

from summarizer import Summarizer

text='xxxx xxx'
model=Summarizer()
model(text)

ALBERT: A Lite BERT for Language Understanding：
最后，最近又有火爆的模型出现了！由于BERT参数太了（base版1.1亿，large版3.4亿），ALBERT模型的目的是实现参数量轻量级。它主要的优化是：

• factorized embedding parametrization。在one-hot处理的过程中先用矩阵做低秩分解，从$O(V\times H)$到$O(V\times +E\times H)$，减少了19M个参数。
• 共享Transformer注意力所有层的参数。即不管多少层，每层参数都用一样的（虽然参数共享，但每一层的输出不一样，Attention的动态调整效果也是不一样的）。以前使用12层Transformer，所以参数数量变成12分之一。
• 不要dropout。提升不明显，还占内存，所以不使用。
• 将参数变少后性能略有降低，然后学Alex把网络加宽加深，这样在参数量比较小的情况下得到了比BERT性能很好的提升。
• 之前有人发文诟病：NSP构建正负例的方式，由于负例的句子是随机组合，这样容易让网络找到topic进行学习（即线索词，A句子和B句子很无关，所以很容易分别上下文是否有联系）。所以作者将NSP变成SOP（sentence order prediction），即直接把A，B对换就行了，这样保证了topic一致的情况下构建了正负例。

ERNIE2.0
ERNIE1.0如上，是把BERT改为适合中文的模型，想法是来自对于中文的词很容易猜到masked某个词，所以masked是一整个词（做到这一点将BERT融合了知识图谱（knowledge graphs，KG），以知识图谱中的多信息实体（informative entity）作为外部知识改善语言表征）。

而ERNIE2.0挺有意思的，也放上来一下，它主要贡献是两个：

• 序列多任务学习的预训练任务机制（sequential multi-task learning），使模型能够学习到词汇，语法，语义信息。不同于持续学习和多任务学习，序列多任务学习在引入新的训练任务时，先利用之前学习到的参数对模型进行初始化，再同时训练新任务和旧任务。
• 定制和引入了多种预训练任务。侧重词汇的任务（mask，大写字词预测，字词-文章关系），侧重结构/语法的任务（词语重排序，语句距离），侧重语义的任务（文章关系任务，信息检索相关性任务）。

Future？

• Pre+KG。
• Pre+ENDEcodeer。如UULM。
• Pre+Multi-Learning。如MT-DNN，ERNIE。
• Updated Pre。如XLNet，RoBERTa。
• Pre+Chinese。BERT-WWM。
• Pre+Turning。
• Updated Transformer？Transformerxl？

模型对比

预训练语言模型（PLM）论文清单：https://github.com/t/thunlp/PLMpaper