NLP论文解读：无需模板且高效的语言微调模型（上）

©原创作者 | 苏菲

论文题目：

Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning

论文作者：

Rabeeh Karimi Mahabadi

论文地址：

https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g

提示学习（Prompt-learning）被誉为自然语言处理的“第 4 种范式”，它可以在少样本甚至零样本的条件下，通过将下游任务修改为语言生成任务来获得相对较好的模型。

但是，传统的提示学习需要针对下游任务手工设计模板，而且采用自回归的训练预测方法非常耗时。本文提出的PERFECT方法，无需手工设计特定模板，大大降低内存和存储消耗（分别降低了5个百分点和100个百分点）。

在12个NLP任务中，这种微调方法（PERFECT）在简单高效的同时，取得了与SOTA方法（如PET提示学习模型）相近甚至更高的结果。

论文的创新之处在于：

（1）使用特定任务适配器替代手工制作任务提示，提高了微调的采样效率且降低内存及存储消耗；

（2）使用不依赖于模型词汇集的多标记标签向量学习，替代手工编制的语言生成器，可以避免复杂的自回归解码过程。

01 背景介绍

论文作者首先介绍了少样本语言模型微调以及提示学习的问题定义、适配器、基于提示的微调、训练策略、预测策略等，然后再提出论文对这一问题和模型的改进方法。

图1所示的是一个情感分类器（提示学习模型），输入的提示模板为“x It was [MASK]”, 可以替换x为输入文本，通过语言生成器（Verbalizers）把词汇对应到极性标签（‘positive’或者‘negative’），从而获得整个文本的情感类别。

图1

现存的提示学习模型需要手工精心设计提示模板和语言生成器，以便将任务转化为掩码语言模型（MLM）和完形填空格式。这篇论文提出的PERFECT方法不需要任何手工构建工作，且可以去掉提示模板和语言生成器。

1.1问题的定义

论文作者进一步设定验证集与训练集的样本数相同（因为更大的验证集可能更有优势），因此论文作者使用的训练集有16个样本，即N=16，同时使用的验证集也有16个样本，总共是32个样本的少样本学习数据集。

1.2 适配层（Adapters）

在具有超大规模参数的预训练语言模型（PLMs）中，微调语言模型时可以通过加入一个小的特定任务层（称为适配层Adapters），那么在训练语言模型时只需要训练新加入的适配层和归一化层，而语言模型中的其它参数保持不变。

例如在Transformer模型中，其中的每一层主要由一个注意力block和一个前馈block构成，而这两个block后面都会接一个跳跃连接层；通常把适配层插在这些block之后且在跳跃连接层之前（如图2所示），那么在训练时仅仅需要优化图中绿色模块的参数。

图2

1.3 基于提示的微调

标准的微调：标准的预训练语言模型微调方法是，首先将一个特殊符号[CLS]加入到输入x中，然后模型将其映射到隐藏层中的序列表示

这种标准微调的主要缺点在于预训练和微调之间可能存在不一致，因为预训练时已经使用一个掩码语言模型进行了训练（用于预测被掩蔽的tokens），而微调时也进行了同样的训练。

基于提示的微调：为了解决这种不一致，基于提示的微调把任务转换为完型填空的形式。例如，图1所示的情感分类任务中，输入被转换为下面的提示形式：

训练的策略：设是下游任务的标签，使用语言生成器（Verbalizers）可以将一个标签映射到预训练语言模型词库中的一个词语。那么，利用提示模板中的MASK，分类任务被转换到预测一个掩码的目标词语，预测标签y的概率为：

预测的策略：在预测阶段，这种基于提示的微调模型需要在给定上下文环境中选择使用哪一个Verbalizer，一般采取自回归的方式进行选择。首先把掩码token的数目从M修剪到每一个候选Verbalizer的token长度，并计算每一个掩码token概率。

然后，用概率最大的Verbalizer中的token替代相应的掩码token，再重新计算剩下的掩码token概率。重复这种自回归解码方式，直到所有要预测的掩码token都被计算完毕。

这种预测策略速度很慢，因为模型中前向路径传递的数目会随着类别数目、Verbalizer的token数目的增加而增长。

总的看来，基于提示的微调方法的成功严重依赖于手工工程的patterns和verbalizers，而寻找合适的verbalizers和patters也是困难的。

此外，手工定制的verbalizers会带来以下的效率方面的问题：

a）由于需要更新预训练语言模型的embedding层，所以会引起大量内存超负荷；

b）由于需要很小的学习率（通常是10-5），这会大大减慢verbalizers的微调速度；

c）把verbalizers作为预训练语言模型的一个token会影响输入在微调时的表示学习；

d）verbalizers的token长度是变化的，这使得其向量化会变得复杂，也是提高微调效率的一个挑战。为了解决上述困难和挑战，论文作者提出了下面的无需verbalizer和patterns的少样本学习微调方法（PERFECT）。

论文解读上篇先到这里，下篇将为大家继续分享作者独到的创新之处。