《UNILMv2: Pseudo-Masked Language Models for Unified Language Model Pre-Training》论文笔记

UniLMs

UniLMs由《Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation》（2019）提出，其核心是通过不同的注意力机制，在同一模型下进行Unidirectional Language Model， Bidirectional Language Model， 与 Sequence to Sequence Language Model三种任务。

• Bidirectional LM：能够看到全部上下文与自身。
• Left-to-Right LM：只能看到左侧的上下文与自身。
• Seq-to-Seq LM：对于源序列，可以看到全部上下文及自身；对于目标序列，能看到源序列的所有信息，以及目标序列的左侧上下文及自身。
• 预训练阶段，对于一个Batch，随机选择做三种任务中的一种。
   

UniLMv2

UniLMv2 提出 PMLM （Pseudo Masked Language Model），在一个前向传播步骤中，同时做 AutoEncoding MLM与 Partially AutoRegressive MLM，并且解决 BERT MLM 中 “[MASK]”独立性假设的问题。
 

预训练任务

作者将 MLM 任务分为三类，分别为“AutoEncoding， AutoRegressive， Partially AutoRegressive”， 三者的区别如下图：

• MLM 是指 “在一定上下文环境下，进行预测”。

• AutoEncoding MLM 中，假设所有 MASK 是相互独立，因此对于每一个 MASK， 其预测的上下文环境是静态不变的，因此可以并行计算，此情形与 BERT MLM 一致。

• AutoEncoding MLM 与 AutoRegressive MLM 、 Partially AutoRegressive MLM 的核心区别在于， 前者的上下文环境是静态的， 而后者是变化地， 随着因式分解步骤的增加，上下文信息量也随之增加。

• AutoRegressive MLM 与 Partially AutoRegressive MLM 的核心区别在于，在每一因素分解步骤中， AutoRegressive MLM 预测的数量总是为1， 而 Partially AutoRegressive MLM 可以大于1。

• 在 Partially AutoRegressive MLM 中，对于一个 Spaned MASK（连续mask多个token），在某一因式分解步骤中，该 Span 内的所有tokens，任然在“独立性假设”条件下进行预测。

  即假设存在 $M=<M_1,M_2,...,M_m>$ 因式分解顺序， $M_i$ 表示一个集合，$M_i=M_1^i,M_2^i,...,M_n^i$，至少有一个集合的数量大于1， 那么：
  $$\begin{gathered} P(x_M|x_{notM})=\prod _i^{m}P(M_t|M_{not,M_{>=t}}) \\ =\prod _i^m\prod _j^{n}P(x_j^i|M_{not,M_{>=t}}) \end{gathered}$$

• 本论文采用Transformer结构，同时进行 AutoEncoding MLM 与 Partially AutoRegressive MLM。在数据处理阶段， MASK采用如下策略，遮掩 15% 的原始输入， 每一遮掩部分在40%的情况下， 为Ngram（2-6），60%条件下为1。
   

PMLM

由于每一因式分解步骤中， Partially AutoRegressive MLM 的上下文环境会变化，可以把 P 当成一个 Placeholder。假设输入序列为$x1,x2,x3,x4,x5,x6$，遮掩的集合为$\{x2\},\{x4,x5\}$， 因式分解顺序为{x4, x5} ->{x2}。

• 在每一mask的位置后，插入[M] 与 [P]， [M] 与 [P] 、被遮掩的原始输入具有相同的位置编码，并且原始输入不会被替换，依然存在于原始序列中。
• Tansformer 是 position agnostic， 不同token具有同一位置编码信息，对于模型而言相当于处在同一序列位置。
• Partially AutoRegressive MLM 任务， 顶层的 [P] 位置对应的隐向量会喂进分类器。
• AutoEncoding MLM 任务， 顶层的 [M] 位置对应的隐向量会喂进分类器。
• Partially AutoRegressive MLM 任务与AutoEncoding MLM 任务是互补的， AutoEncoding MLM 任务在于捕获 UnMasked Context 与 [M]， 而 Partially AutoRegressive MLM 任务在于捕获$M_i$之间的关系。
• 注意力机制控制上下文环境的变化， [P] 不能 attend self， $M_t$ 不能 attend $M_{>=t}$。
  

Fine-Tuning

在 Fine-Tuning 阶段，对于 NLU 任务，与 BERT 类似。对于 NLG 任务， 如 $[SOS]source[EOS]target[EOS]$， $source$ 部分采用全注意机制， 而 target 部分， 每一个词添加 $[P] $， 并采用对角线注意力机制, 与 UniLMs 中的 Seq-Seq LM 相似。