Datawhale八月组队学习--BERT代码实践知识记录--Day06-07

提示：BERT的代码实践

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前言

更多细节请点击：原文链接
代码链接：代码参考

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一、BERT Tokenization 分词模型（BertTokenizer）

  BertTokenizer 是基于BasicTokenizer和WordPieceTokenizer的分词器：

• BasicTokenizer负责处理的第一步——按标点、空格等分割句子，并处理是否统一小写，以及清理非法字符。
  • 对于中文字符，通过预处理（加空格）来按字分割；
  • 同时可以通过never_split指定对某些词不进行分割；
  • 这一步是可选的（默认执行）。
• WordPieceTokenizer在词的基础上，进一步将词分解为子词（subword）
  • subword 介于 char 和 word 之间，既在一定程度保留了词的含义，又能够照顾到英文中单复数、时态导致的词表爆炸和未登录词的 OOV（Out-Of-Vocabulary）问题，将词根与时态词缀等分割出来，从而减小词表，也降低了训练难度；
  • 例如，tokenizer 这个词就可以拆解为“token”和“##izer”两部分，注意后面一个词的“##”表示接在前一个词后面。 BertTokenizer 有以下常用方法：
• from_pretrained：从包含词表文件（vocab.txt）的目录中初始化一个分词器；
• tokenize：将文本（词或者句子）分解为子词列表；
• convert_tokens_to_ids：将子词列表转化为子词对应下标的列表；
• convert_ids_to_tokens ：与上一个相反；
• convert_tokens_to_string：将 subword 列表按“##”拼接回词或者句子；
• encode：对于单个句子输入，分解词并加入特殊词形成“[CLS], x, [SEP]”的结构并转换为词表对应下标的列表；对于两个句子输入（多个句子只取前两个），分解词并加入特殊词形成“[CLS], x1, [SEP], x2, [SEP]”的结构并转换为下标列表；
• decode：可以将 encode 方法的输出变为完整句子。

二、BERT Model 本体模型（BertModel）

模型结构：

• BertEmbeddings
• BertEncoder
• BertLayer
• BertAttention
• BertIntermediate
• BertOutput
• BertPooler

2.1 BertModel

  主要为 transformer encoder 结构，包含三个部分：

1. embeddings，即BertEmbeddings类的实体，根据单词符号获取对应的向量表示；
2. encoder，即BertEncoder类的实体；
3. pooler，即BertPooler类的实体，这一部分是可选的。

2.2 BertModel前向传播各个参数解读

• input_ids：经过 tokenizer 分词后的 subword 对应的下标列表；
• attention_mask：在 self-attention 过程中，这一块 mask 用于标记 subword 所处句子和 padding 的区别，将 padding 部分填充为 0；
  token_type_ids：标记 subword 当前所处句子（第一句/第二句/ padding）；
• position_ids：标记当前词所在句子的位置下标；
• head_mask：用于将某些层的某些注意力计算无效化；
• inputs_embeds：如果提供了，那就不需要input_ids，跨过embedding lookup 过程直接作为 Embedding 进入 Encoder 计算；
• encoder_hidden_states：这一部分在 BertModel 配置为 decoder 时起作用，将执行 cross-attention 而不是 self-attention；
• encoder_attention_mask：同上，在 cross-attention 中用于标记 encoder 端输入的 padding；
• past_key_values：这个参数貌似是把预先计算好的 K-V 乘积传入，以降低 cross-attention 的开销（因为原本这部分是重复计算）；
• use_cache：将保存上一个参数并传回，加速 decoding；
• output_attentions：是否返回中间每层的 attention 输出；
• output_hidden_states：是否返回中间每层的输出；
• return_dict：是否按键值对的形式（ModelOutput 类，也可以当作 tuple 用）返回输出，默认为真。

2.3 BertEmbeddings

1. word_embeddings，上文中 subword 对应的嵌入。
2. token_type_embeddings，用于表示当前词所在的句子，辅助区别句子与 padding、句子对间的差异。
3. position_embeddings，句子中每个词的位置嵌入，用于区别词的顺序。和 transformer 论文中的设计不同，这一块是训练出来的，而不是通过 Sinusoidal 函数计算得到的固定嵌入。一般认为这种实现不利于拓展性（难以直接迁移到更长的句子中）。

2.4 BertEncoder的一个细节

  利用 gradient checkpointing 技术以降低训练时的显存占用，gradient checkpointing 即梯度检查点，通过减少保存的计算图节点压缩模型占用空间，但是在计算梯度的时候需要重新计算没有存储的值，参考论文《Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost》。

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总结

  简单记录分享一下，更多细节见博客中的链接。