大语言模型系列-T5

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前言

目前已经讲解了目前LLM的三大流派的两个起始模型：GPT-1（Decoder only）、BERT（Encoder only），但是这两个模型针对不同下游不同的NLP任务时还需要进行一定的修改（如添加一些线性层），Google经过庞大的预训练，最终提出了一个通用框架T5模型（Encoder-Decoder）， 将所有NLP任务转化为text to text任务，微调时无需再修改模型，直接在原模型上微调即可。

ps：T5最核心的理念是：使用前缀任务声明及文本答案生成，统一所有自然语言处理任务的输入和输出。在此之前的几乎所有预训练语言模型，在下游任务微调过程中都需要添加非线性层，将模型的输出转化为任务指定的输出格式。

下图所示为T5的输入格式和输出格式。绿色部分表示翻译任务，红色和黄色部分分别表示CoLA（单句分类）和STS-B（文本语义相似度）任务，蓝色部分表示摘要生成任务，左侧的框表示T5的输入样例，右侧的框则是对应的输出结果。

T5唯一需要做的就是在输入数据前加上任务声明前缀，如：

• 英德翻译：translate English to German：That is good.
• 情感分类：sentiment：This movie is terrible!

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容可供参考

一、T5的网络结构和流程

T5模型和原始的Transformer结构基本一致，具体的做了如下几点改动：

1. 简化了Layer normalization，其中激活只是重新调整，没有添加附加偏差。
   
2. 使用了简化的相对位置embedding，即每个位置对应一个数值而不是向量，原来的Transformer采用sin/cos习得position embeddings，而T5将(key和query)相对位置的数值加在attention softmax之前的logits上，每个head的有自己的position embeddings，所有的层共享一套position embeddings，每一层都计算一次，让模型对位置更加敏感。

二、T5的预训练过程

T5对预训练目标进行了大范围探索，总共从四个层面来进行比较：

1. 第一个方面，高层次方法（自监督的预训练方法）对比，总共三种方法：

   - Prefix language modeling，从左到右顺序预测
   - BERT-style 式（Masked LM），就是像BERT一样将一部分给破坏掉，然后还原出来，其效果最好
   - Deshuffling（顺序还原）式，就是将文本打乱，然后还原出来
   

   
   结论：发现 BERT-style 式预训练方法最好，因此下一个开始探索文本破坏策略

2. 第二方面，对文本一部分进行破坏时的策略，也分三种方法：

   - Masked法，将被破坏token换成特殊字符，如[M]
   - Replace spans法，把Mask 法中相邻 [M] 都合成了一个特殊符，每一小段替换一个特殊符，提高计算效率，其效果最好
   - Drop法，没有替换操作，直接随机丢弃一些字符
   

   结论：Replace Spans 法胜出，因此下一个开始探索文本破坏的百分比

3. 第三方面，探索对文本进行多大程度的破坏，挑了 4 个值：10%，15%，25%，50%，最后发现还是BERT的15%效果最好
   

4. 第四方面，Replace Spans需要决定对大概多长的小段进行破坏，于是对不同长度进行探索：2，3，5，10这四个值，最后发现Span length=3时的效果最好
   

此时就获得了完整的 T5 模型及其训练方法：

• Transformer Encoder-Decoder 模型；
• BERT-style 式的文本破坏方法；
• Replace Spans 的文本破坏策略；
• 15 %的文本破坏比；
• Replace Spans破坏时小段长度为3。

三、其他训练结论

1. 网络结构（Architectures）

   - 原始的Transformer结构表现最好
   - encoder-decoder结构和BERT、GPT的计算量差不多
   - 共享encoder和decoder的参数没有使效果差太多
   

2. 无监督目标（Unsupervised objectives）

   - 自编码（encoder-decoder）和自回归（decoder）的效果差不多
   - 推荐选择更短目标序列的目标函数，提高计算效率
   

3. 数据集（Datasets）

   - 在领域内进行无监督训练可以提升一些任务的效果，但在一个小领域数据上重复训练会降低效果
   - Large、diverse的数据集效果最好
   

4. 训练策略（Training strategies）

   - 精调时更新所有参数 > 更新部分参数
   - 在多个任务上预训练之后微调 = 无监督预训练
   

5. 模型缩放（Scaling）

   - 在小模型上训练更多数据 < 用少量步数训练更大的模型
   - 从一个预训练模型上微调多个模型后集成 < 分开预训练+微调后集成
   

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总结

Google利用其庞大资源，给其他研究者带来了LLM领域新的研究方向和思路。