NLP预训练模型

NLP预训练模型

一、按照时间线主要有：

1. ELMO (2018.3 华盛顿大学 )

   • 传统word2vec无法解决一词多义，语义信息不够丰富，诞生了ELMO

2. GPT （2018.06 OpenAI ）

   • ELMO以lstm堆积，串行且提取特征能力不够，诞生了GPT

3. BERT （2018.10 Google）

   • GPT 虽然用transformer堆积，但是是单向的，诞生了BERT

4. XLNet （2019.06 CMU+google brain）

   • BERT虽然双向，但是mask不适用于自编码模型，诞生了XLNET

5. ERNIE （2019.4 百度）

   • BERT中mask代替单个字符而非实体或短语，没有考虑词法结构/语法结构，诞生了ERNIE

6. BERT-wwm （2019.6.30 哈工大 +讯飞）
   • 为了mask掉中文的词而非字，让BERT更好的应用在中文任务，诞生了BERT-wwm

7. RoBERTa （2019.7.26 Facebook）
   • Bert训练用更多的数据、训练步数、更大的批次，mask机制变为动态的，诞生了RoBERTa

8. ERNIE2.0 （2019.7.29 百度 ）
   • ERNIE的基础上，用大量数据和先验知识，进行多任务的持续学习，诞生了ERNIE2.0

9. BERT-wwm-ext （2019.7.30 哈工大 +讯飞 ）
   • BERT-wwm增加了训练数据集、训练步数，诞生了BERT-wwm-ext

10. ALBERT （2019.10 Google）
    • BERT的其他改进模型基本考增加参数和训练数据，考虑轻量化之后，诞生了ALBERT

二、ELMO模型介绍

ELMO的英文为 “Embedding from Language Models"，该论文获NAACL18 Best Paper ，采用双层双向LSTM。

现阶段存在问题：传统的词向量（如word2vec）是静态的/上下文无关的，一旦训练好后，词向量就是固定的，使得在不同语境下，映射的同一个词的词向量是相同的，不符合真实文本表示情况。

ELMO解决的出发点事：解决了一词多义的问题

ELMO主要结构：

• ELMO基于RNN（LSTM）训练，使用两个单向LSTM代替一个双向LSTM

ELMO两阶段如下，本质就是根据当前上下文对Word Embedding进行动态调整的过程：

1. 用语言模型进行预训练

ELMO模型

• 左边的前向双层LSTM是正方向编码器，顺序输入待预测单词w的上文

• 右边则是反方向编码器，逆序输入w的下文

训练好之后，输入一个新句子s，每个单词都得到三个Embedding(训练结果)：

①单词的Word Embedding ；

②第一层关于单词位置的Embedding；

③第二层带有语义信息的Embedding。

• 做下游任务时，从预训练网络中提取对应单词的网络各层的Word Embedding作为新特征补充到下游任务中；

  如QA任务：输入Q/A句子，对三个Embedding分配权重，整合生成新的Embedding；

ELMO缺点：

• lstm是串行，训练时间长；相比于transformer，特征提取能力不够（ELMO采用向量拼接）
• 一个非常明显的缺点在特征抽取器选择方面，ELMO 使用了 LSTM 而不是新贵 Transformer，Transformer 是谷歌在 17 年做机器翻译任务的“Attention is all you need”的论文中提出的，引起了相当大的反响，很多研究已经证明了 Transformer 提取特征的能力是要远强于 LSTM 的。
• ELMO 采取双向拼接这种融合特征的能力可能比 Bert 一体化的融合特征方式弱。（从道理推断产生的怀疑，没有验证）

三、GPT模型

GPT的英文为 “Generative Pre-Training”

训练过程：

1、GPT 训练过程分为两个部分，无监督预训练语言模型和有监督的下游任务 fine-tuning

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2、自回归模型: 根据上文内容预测下一个可能跟随的单词，就是常说的自左向右的语言模型任务

3、transformer的decoder里面有三个子模块，GPT只用了第一个和第三个子模块，如下图

GPT和Transformer不同

与ELMO的不同：

• GPT用transformer的decoder提取特征，而不是Bi-LSTM；堆叠12个
• 单向（根据上文预测单词，利用mask屏蔽下文）
• GPT中的mask操作在Self-Attention 中， Softmax 之前：

第一阶段（预训练）

• 采用Transformer的decoder模型作为特征提取器。ransformer是当时效果最好的特征提取器，RNN不能并行且性能相对较差，是个很明智的选择。
• ELMO使用上下文对单词进行预测，而 GPT 则只采用 Context-before 这个单词的上文来进行预测，而抛开了下文。

第二阶段（应用于下游任务）：

1、对于不同的下游任务来说，本来你可以任意设计自己的网络结构，现在不行了，你要向 GPT 的网络结构看齐，把任务的网络结构改造成和 GPT 的网络结构是一样的。

2、在做下游任务的时候，利用第一步预训练好的参数初始化 GPT 的网络结构，这样通过预训练学到的语言学知识就被引入到你手头的任务里来了，这是个非常好的事情。再次，你可以用手头的任务去训练这个网络，对网络参数进行 Fine-tuning。

那怎么改造才能靠近 GPT 的网络结构呢？

GPT模型构造

GPT 论文给了一个改造施工图如上：

1. 对于分类问题，不用怎么动，加上一个起始和终结符号即可；

2. 对于句子关系判断问题，比如 Entailment，两个句子中间再加个分隔符即可；

3. 对文本相似性判断问题，把两个句子顺序颠倒下做出两个输入即可，这是为了告诉模型句子顺序不重要；

4. 对于多项选择问题，则多路输入，每一路把文章和答案选项拼接作为输入即可。从上图可看出，这种改造还是很方便的，不同任务只需要在输入部分施工即可。

优点：Transformer捕捉更长范围的信息，优于RNN；并行，快速

缺点：需要对输入数据的结构调整；单向

由于单向地用上文预测下一个单词，GPT比BERT更适合做文本生成的任务。

Bert模型介绍

BERT 英文为 “Bidirectional Encoder Representations from Transformers"

与GPT的区别：

• 双向

• 用的是transformer的encoder（GPT用的是decoder，ELMO用的是Bi-LSTM）

• 多任务学习方式训练：预测目标词和预测下一句

优点：效果好、普适性强、效果提升大

缺点：硬件资源的消耗巨大、训练时间长；预训练用了[MASK]标志，影响微调时模型表现

Bert缺点：

（1）BERT在第一个预训练阶段，假设句子中多个单词被Mask掉，这些被Mask掉的单词之间没有任何关系，是条件独立的，然而有时候这些单词之间是有关系的。

（2）BERT的在预训练时会出现特殊的[MASK]，但是它在下游的fine-tune中不会出现，这就造成了预训练和微调之间的不匹配，微调不出现[MASK]这个标记，模型好像就没有了着力点、不知从哪入手。所以只将80%的替换为[mask]，但这也只是缓解、不能解决。

(3). BERT在分词后做[MASK]会产生的一个问题，为了解决OOV的问题，我们通常会把一个词切分成更细粒度的WordPiece

(4). wordpiece存在问题。这样它只需要记住一些词(WordPiece的序列)就可以完成这个任务，而不是根据上下文的语义关系来预测出来的。使得模型能找到预测的捷径。很自然的想法就是词作为一个整体要么都Mask要么都不Mask，这就是所谓的Whole Word Masking。

预训练分为以下三个步骤：

①Embedding

embedding

三个Embedding 求和而得，分别是：

• Token Embeddings：词向量，首单词是[CLS]标志，可用于分类任务；
• Segment Embeddings：用[SEP]标志将句子分为两段，因为预训练不光做LM还要做以两个句子为输入的分类任务；
• Position Embeddings：和之前文章中的Transformer不同，不是三角函数而是学习出来的。

②预测目标词Masked LM

随机挑选一个句子中15%的词，用上下文来预测。这15%中，80%用[mask]替换，10%随机取一个词替换，10%不变。用非监督学习的方法预测这些词。

③预测下一句 Next Sentence Prediction

选择句子对A+B，其中50%的B是A的下一句，50%为语料库中随机选取

BERT的微调（fine tuning）参考参数：

• Batch Size:16 or 32
• Learning Rate: 5e-5, 2e-5
• Epochs:2, 3, 4

BERT非常强大，在 11 项 NLP 任务中夺得 SOTA 结果，这11项任务可分为四大类：

• 句子对分类任务
• 单句子分类任务
• 问答任务
• 单句子标注任务

【小总结】：

• ELMO用Bi-LSTM，GPT用transformer的decoder，BERT用transformer的encoder
• ELMO：双向，GPT，单向，BERT：双向
• ELMO：解决一词多义，GPT，特征更丰富，BERT：双向/多任务训练/能捕捉更长距离的依赖
• GPT：适合文本生成等任务（NLG任务），BERT：适合预测任务（NLU任务）
• GPT-2，以及一些诸如 TransformerXL 和 XLNet 等后续出现的模型，本质上都是自回归模型，而 BERT 则不然，虽然没有使用自回归机制，但 BERT 获得了结合单词前后的上下文信息的能力，从而取得了更好的效果。而其中XLNet虽然使用了自回归，但引入了一种能够同时兼顾前后的上下文信息的方法，即双流自注意力。

抄自

NLP预训练模型 | 按时间线整理10种常见的预训练模型