2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第六周--BERT的变体

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前言

本文讲怎么得到pre-train的模型以及预测下一个token模型，介绍两种盖住token的方法，之后讲UniLM的运作过程。

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我们希望可以有一个pre-train的模型，把一串token吃进去，把每一串token变成一个embedding vector，我们希望这些embedding vector是可以考虑上下文的，训练这种model多数情况下用的方法是unsupervised。

Pre-training by Translation

1.context vector (cove)
用Translation的方法来训练model的。
怎么用Translation来得到model呢？
把model当作Translation的encoder，如下图，在训练Translation的时候，输入是一个A language，decoder根据encoder的输出得到B language的输出，最大的问题就是需要大量的pairs data才能训练这样的model。
怎样用没有标注的文字就可以直接训练一个模型，过去这样的方法叫做unsupervised learning，近年来更长被叫做Self-supervised Learning （用部分的输入去预测另外一部分的输入）。

Predict Next Token

预测下一个token
训练一个模型，输入w1，输出h1，根据h1预测w2。

h1怎么预测w2？
有一个ht，是从wt得到的，通过一个Linear Transform，再加softmax，每个token都给他一个几率，希望和训练的目标的Cross emtropy 越小越好。

预测下一个token是最早的unsupervised的模型。
如果network的架构是Self-attention 要注意控制attention的范围，Self-attention 做的就是把整个序列读进去，每一个位置都可以看到其他的位置，表中有涂色的位置代表可以attention的位置，在w1的位置只能attention自己，在w2的位置只能attention w1和w2，就可以避免模型在预测下一个token看到下一个答案。

ELMO考虑了right context的事情。

ELMO有一个LSTM，看w1-4来预测w5，有一个由右到左的LSTM，w7-5，产生一个embedding，来预测w4，在得到w4的输出时，不止考虑左边的上下文，也考虑了右边的上下文，正逆向LSTM没有交际。

Masking Input

BERT做的事情是把输入的一些token盖住，盖住有两种做法，MASK（有一个特别的符号叫MASK，把原来的token盖住）和Random Token（随机生成一个token盖住），根据这个位置输出的embedding预测盖起来的token原来是什么。BERT里面用的是transformer（用Self-attention是没有限制的）

在原始的BERT中要mask的token是随机的，有一些复杂的masking的方法，比如whole word masking (wwm)一次盖一整个word词；Phrase-level(好几个word合起来就是一个phrase)&Entity-level（关心的人、地名等就是entity）。还有一种masking的方法叫做SpanBert，一次覆盖掉一个很长的范围。

提出了一种训练的方法叫做Span Boundary Objective(SBO)，希望从盖住范围的两边的embedding去预测盖住范围内有什么样的东西，给他输入3，代表要还原w6。

XLNet

Transformer-XL
只根据句子的一部分去预测token，但具体是那一部分是随机的。

BERT cannot talk?
BERT 不擅长做generation task，把BERT用在seq2seq需要产生句子，需要给部分的句子然后预测下一个token。

怎么用这种self-supervised learning的方法来pre-train一个seq2seq的模型。

输入一个序列，进入encoder，通过attention，再decoder，输出也是w1-w4，要把输入的部分做某种程度的破坏。破坏的方法有MASS（MAsked sequence to sequence pre-train）和BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）。
MASS把一些部分随机用mass的token替代掉，还有一个方法是直接删掉，permutation是把顺序打乱，rotation是把某些放在尾部的拿到前面来，text infilling是会在句子中加入mask。BART的结论是permutation和rotation不太好，最好的方法是text infilling。

UniLM

还有一个叫UniLM,这个model同时是encoder、decoder、seq2seq。

UniLM的运作图：

就是一个有很多self-attention layer的模型，一个model同时进行三种训练，第一种训练和BERT 一样，把一些token mask起来，预测mask的token，同时也做GPT的训练，把它当作一个language model来用，也可以当作seq2seq来使用，把token序列分成两部分，输入第一个token序列时可以互相看做self-attention，但是第二个token都只能看左边。
到目前为止讲的pre-train的方法都是要预测一些资讯，要么是预测下一个部分，要么是预测被盖起来的部分，但是有没有其他的做法，有一个叫做ELECTRA（Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately）的,不做预测只回答yes/no，它的model吃一个句子进来，把其中一些部分置换成其他词汇，输出yes表示被置换掉，no表示没有被置换掉，好处是预测YES/NO比reconstruction简单。

如果置换成一些奇怪的token，很容易被发现，ELECTRA学不到什么，所以用一个比较小的BERT去产生mask起来的东西。

ELECTRA的结果
横轴是训练时的运算量，纵轴是在八个子任务上的平均成绩，运算量越多，performance也越好。

有时候要给整个序列一个embedding，比如对整个句子做分类的时候。
Skip Thought
训练一个seq2seq的模型，把句子读进去通过一个encoder变成一个向量，根据decoder预测下一句是什么。

Quick Thought
有两个句子各自通过encoder得到embedding，这两个句子相邻，就让embedding越相近越好。

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总结

BERT的两个预训练任务分别是：随机抹去一个/几个词，预测被抹去的词是什么；以及判定两句话是否相邻。然后了解了BERT的变体。