NLP 预训练家族再思考
共 5224字，需浏览 11分钟
· 2022-01-17
本文约3000字，建议阅读6分钟
本文为你介绍使用NLP预训练的新思考。
SpanBERT
MASK策略：连续mask一个片段，而不像BERT一样，随机挑一些token进行mask。咦，谷歌在第二版BERT里就提出了whole word masking，同样是Span mask。那SpanBERT有什么不同呢？
SpanBERT不同在于，首先每轮利用一个几何分布确定Span的长度 ，然后再找一些作为单词开头的token作为mask的start，然后从start token开始连续mask掉 个token，可以看到，「被MASK的Span不一定是一个完整单词的」。经过多轮反复，直到输入的15%token被mask。
SBO训练目标：用被mask的span左右两边的token去把整个span预测出来，这就是SBO（Span Boundary Objective）目标，如图所示，就是用was、to两个token去预测an American football game。作者解释说SBO目标，有助于模型在boundary token存储到span-lvel的信息，或者换句话说，作者希望span的左右两边结尾能更好地总结span的内容。
去掉NSP目标：作者认为两个原因，第一个原因去掉NSP目标让模型能学更长的依赖（如BERT，假如两个segment是从两个文档抽取的，可以认为512个token里面256个token是文档1的，另外256个token是文档2的，那其实能学到的最长文档依赖也就256，假如去掉它，512个token都是来自同一个文档，那模型能学到的最长依赖就是512），第二个原因，两个来自不同文档的片段会造成很大的噪声干扰。
消融实验
Subword Tokens：同原生BERT一样，随机选token进行mask Whole Words：同第二版BERT一样，采用whole word masking； Named Entities：一半是whole word masking，一半是实体词，直到15%的token被mask； Noun Phrases：一半是whole word masking，一半是名词短语，直到15%的token被mask； Geometric Spans：即SpanBERT。
辅助函数
从实验结果可以看到，去到NSP任务，采样的时候从单个文档得到segment，增加SBO任务都能带来效果的提升。
MPNet
Output Dependency：BERT被mask掉的token之间是相互独立的，在预测的时候并没有利用到之间的关系。举个论文里的例子，【The, task, is, sentence, classification】，假如sentence、classification是两个被mask的token，在预测classification时，我们是不能利用上sentence的信息的，然而，假如给出前一个token为sentence的情况下，模型能更好地预测当前token为classifcation。
Input Consistency：解决Output Dependency的方法就是采用像XLNet这种PLM（permutation language model）。但PLM也有问题，当预测当前token时，PLM是没有其它待预测token的位置信息的，拿上面的例子举例，当模型开始预测sentence classification前，PLM是不知道有两个待预测词的，作者把PLM的这种缺陷称为Input Consistency问题，因为在实际下游任务中，输入时，是能知道所有token的内容和位置信息的。
去掉position compensation，此时MPNet退化成PLM，效果下降了0.6-2.3个点，证明了position compensation的有效性以及MPNet优于PLM；
去掉permutation操作，但采用双向流建模待预测token之间的依赖关系，效果下降了0.5-1.7个点，证明了permutation的有效性；
去掉permutation和output dependency，此时MPNet退化成BERT，效果下降0.5-3.7个点，证明了MPNet优于BERT。
MASS
任务是「给定一个句子，从里面抽取一个片段，encoder端输入被抽取片段后的句子，docoder输出预测该片段」。
只预测被mask的token，而不是预测出原序列，可以让encoder端更好地学习到unmasked的token，同时能让decoder端从encoder端提取更有用的信息；
我个人理解是，假如现在decoder要预测的是完整序列，那当预测 时，模型能看到decoder之前预测的token，即 ，但模型看不到 ，这样的好处是，鼓励模型从encoder端提取有用的信息，而不是过分关注于docoder端之前预测出的token对当前token的影响
抽取一个片段而不是抽取离散的token，可以让模型学习到更好的语言模型建模能力，也即更适用于NLG任务。
消融实验
Study of Dfferent k：就是被mask的fragment长度为原序列的百分之多少比较好，作者的实验证明，50%是最好的。就是假如一个句子有100个token，最好选择连续的50个token作为待预测的fragment。
Ablation Study of MASS：作了两个比较实验，证明MASS预训练任务的有效性
Discrete：对离散的token进行mask，而不是连续的span；
feed：decoder的输入端是原句子序列，而不只是fragment。
BART
用一个任意的noising function去破坏原句子序列； decoder端目标是重构原句子序列。
Token Masking：同BERT一样，随机挑选一些token，然后用【MASK】代替； Token Deletion：直接删掉某些token； Text Infilling：对一段连续的span进行mask，与SpanBERT不同的是，这里采用泊松分布决定Span的长度，其次，「连续的Span只会用一个【MASK】进行代替，作者解释是这样有利于模型学会预测这个Span有多少个token」； Sentence Permutation：打乱句子的顺序； Document Rotation：反转整个文档。
