MASS: 一统GPT和BERT的Seq to Seq框架

MASS的功能

MASS的全名叫Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation，这个其实已经隐含了和GPT及BERT(前文有介绍)的关系: "Masked"对应了BERT原创的"Masked LM"算法，"Language Generation"指的是GPT用到的Language Modeling。
而"Sequence to Sequence"算是点明了主题：这是一个Seq2Seq的框架。

做Seq2Seq这么一个框架可以说是针对了GPT和BERT的痛点:在序列到序列(Seq2Seq)的语言生成任务中，二者都需要分别训练编码器和解码器，这导致在Seq2Seq任务中效果最好的的编码器-注意力-解码器结构没有被联合训练。因此GPT和BERT在这类任务中只能达到次优效果。

MASS非常巧妙的解决了这个问题，它利用Seq2Seq的结构同时把GPT和BERT两种不同的pretrain方法容纳在一个计算框架之下。这样做的好处有两方面：

1. GPT和BERT可以提供强大的pretrain的模型，这有利于下游的transfer learning的任务。
2. Seq2Seq保证了高质量的完成语言生成任务。

粗略的用一句话表示:MASS是利用GPT+BERT预训练出的Seq2Seq模型。

GPT和BERT

最好还是先介绍一下2018的双子星GPT和BERT。放在一起比较一下吧。

比较

BERT原论文反复引用了GPT，应该说BERT从GPT中吸取了很多营养。它们最大的共同点有两点：其一是都用transformer。因为二者的成功，相信transformer在NLP领域会取代(bi)LSTM成为最受欢迎的模型结构。LSTM因其在序列结构上的优点(包含long distance dependency的提取能力，以及对有序性的自动包含等等)，transformer通过(multi-head)self-attention+positional embedding全部继承了下来。而且因为其摒弃了LSTM的序列结构，并没有并行能力上的限制。

去年的其他一些同一方向上的好工作比如ELMo(前文介绍)和ULMFiT(介绍)利用了(bi)LSTM，由于GPT和BERT的背书，今后的工作中恐怕transformer会成为当仁不让的主流模型。

第二个共同点是大数据加超大模型。具体的数据不再赘述了，原论文里都有。我觉得能够使大数据加大模型训练成为可能，得益于两点，一是计算能力的不断提升，另一个在于足够复杂的模型(特别是transformer)能够消化巨大的数据。

再看一下不同的地方。最大的不同点应该是pretrain的方法。GPT用的是LM， 而BERT用的是Masked LM + Next Sentence。这个不同直接导致在做下游的任务时，GPT需要针对句子对类型的任务(句子相似性，QA等等)做多次编码，因为它的预训练方式导致它不能理解多个句子并存作为输入的情况。对照看一下GPT论文中的配图：

BERT因为它的Next Sentence的预训练方法，它能够理解作为输入的句子对。原论文关于输入的图示：

它的jointly-trainining得到的Segment Embeddings以及token [SEP]都能够帮助模型理解和区别不同的句子。所以在针对下游任务时，BERT可以自然的处理句子对类型。如下图:

简单说，对BERT来讲，一次编码就可以解决句子对问题。

痛点

有很多文本生成类的任务比如machine translation，text summarization，conversational response generation都依赖一个Sequence to Sequence的框架。对于GPT和BERT这样的结构来讲，充其量只能做一个编码器或者解码器，不能支撑一个Seq2Seq的结构。除非做两次预训练，一次做编码器，另一次做解码器。但这样做编码-注意力-解码的联合训练机制就不存在了。MASS就是针对这个问题而提出的方案。

MASS模型

模型解释

MASS希望能够兼顾两点:

1. 仍然采取文本生成类任务表现最优秀的编码-注意力-解码模型。
2. 为了在少样本甚至零样本的任务中取得好成绩，也为了表现出很好的迁移学习的能力&